典型文献
采用新型遗传算法的永磁同步电机参数辨识
文献摘要：
针对内置式永磁同步电机(IPMSM)所具备的凸极特性以及传统遗传算法参数辨识的缺陷,提出一种基于局部搜索混合遗传算法(Is-hGA)的参数辨识方法.Is-hGA算法是爬山方法与遗传算法的结合,该方法可同时辨识定子电阻、d轴电感、q轴电感和永磁通链4个参数.一般来说,IPMSM的参数辨识问题可转化为寻找最优解问题.在所提出的混合优化方法中,由遗传算法执行全局搜索任务,爬山算法进行局部搜索,可改善遗传算法局部搜索能力较差的问题,大大节省了计算时间.实验结果表明,采用Is-hGA算法的IPMSM参数辨识的最小辨识精度分别达到了6.82％、3.62％、2.32％和2.12％.与传统遗传算法相比,其搜索效率及辨识精度得到大幅提高.因此,基于Is-hGA算法的参数辨识不仅可减少迭代次数、节省计算时间,而且具有很高的参数辨识精度.
文献关键词：
内置式永磁同步电机;参数辨识;遗传算法;爬山算法
中图分类号：
作者姓名：
刘波;王琳;李仲树;韩辉;赵奎;杨唯
作者机构：
江苏长江智能制造研究院有限责任公司,江苏常州213000;北京机械工业自动化研究所有限公司,北京100120
文献出处：
引用格式：
[1]刘波;王琳;李仲树;韩辉;赵奎;杨唯-.采用新型遗传算法的永磁同步电机参数辨识)[J].软件导刊,2022(06):108-113
A类：
hGA
B类：
电机参数,内置式永磁同步电机,IPMSM,算法参数,局部搜索,混合遗传算法,Is,参数辨识方法,定子电阻,磁通,一般来说,可转化,最优解,混合优化方法,算法执行,全局搜索,搜索任务,爬山算法,搜索能力,大节,计算时间,辨识精度,搜索效率,迭代次数
AB值：
0.259076
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