一种新的自适应变异粒子群优化算法在PMSM参数辨识中的应用

来源：电工电能新技术杂志2016年第6期北京时间：

作者：黄松，田娜，纪志成

单位：1. 物联网工程学院, 江南大学， 江苏 无锡 214122；
\r\n2. 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江南大学， 江苏 无锡 214122

摘要：高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想，提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法，并将其应用于永磁同步电机参数辨识问题。本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型，然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识，并在Matlab/Simulink中进行了对比验证。实验结果表明，该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度，为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证。

关键词：粒子群算法, 变异概率, 永磁同步电机, 参数辨识

基金资助：国家自然科学基金 (61572238)、 国家高技术研究发展计划 (2014AA041505) 资助项目