首页下载资源移动开发基于粒子群算法优化的永磁同步电机多参数精准辨识系统,基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识PSO PMSG1仿真程序参考文献《改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识》,采用粒子群算法与sim

ZIP基于粒子群算法优化的永磁同步电机多参数精准辨识系统,基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识PSO PMSG1仿真程序参考文献《改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识》,采用粒子群算法与sim

VTWNNXtiX441.22KB需要积分:1

资源文件列表:

基于粒子群算.zip 大约有13个文件
  1. 1.jpg 123.71KB
  2. 3.jpg 40.7KB
  3. 4.jpg 52.1KB
  4. 5.jpg 55.44KB
  5. 6.jpg 119.92KB
  6. 7.jpg 113.11KB
  7. 基于粒子群算法的永磁.html 12.14KB
  8. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨.doc 1.6KB
  9. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨.html 12.23KB
  10. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识.txt 1.64KB
  11. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识一引.html 12.18KB
  12. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识一引言随.txt 1.75KB
  13. 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识一引言随着.txt 1.98KB

资源介绍:

基于粒子群算法优化的永磁同步电机多参数精准辨识系统,基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识 PSO PMSG [1]仿真程序参考文献《改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识》,采用粒子群算法与simulink模型结合的方式,对永磁同步电机进行多参数辨识。 程序以定子绕组电阻、d轴电感、q轴电感和永磁体磁链四个参数作为输入参数,以定子dq轴电压作为输出,通过辨识模型电压与测量电压的偏差作为目标函数,从而实现参数的精准辨识。 [2]适应度函数以辨识模型与实际测量值之间的误差平方和最小为目标,适应度函数值越小,其辨识模型电压与测量电压越接近,待辨识参数和实际值也越接近。 [3]算法流程主要是通过粒子群算法调用simulink仿真模型,通过输入计算输出值和适应度值,通过循环优化出最佳参数。 先运行.m 文件后运行仿真,不然会报错 包含参考文献,默认 2018 版本。 谢谢理解 ,核心关键词: 基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识; PSO; PMSG; 辨识模型; 适应度函数; 循环优化; 最佳参数; 仿真程序; 电压偏差; 参数辨识精度。,基于PSO算法的PMSG多参数辨识仿真程序
基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识
引言
随着永磁同步电机PMSG在工业交通航空等领域的广泛应用其性能优化和参数辨识显得尤为
重要参数辨识的准确性直接影响到电机的控制精度和运行效率本文将介绍一种基于粒子群算法
PSO的永磁同步电机多参数辨识方法
粒子群算法PSO简介
粒子群算法是一种全局搜索优化算法通过模拟鸟群鱼群等生物群体的行为规律实现全局寻优
该算法具有简单易实现收敛速度快等优点在许多领域得到了广泛应用
基于 PSO 的永磁同步电机多参数辨识模型
本文所提出的辨识模型采用 PSO Simulink 模型相结合的方式对永磁同步电机进行多参数辨
模型以定子绕组电阻d 轴电感q 轴电感和永磁体磁链四个参数作为输入参数以定子 dq 轴电
压作为输出通过辨识模型电压与测量电压的偏差作为目标函数实现参数的精准辨识
仿真程序实现
1. 适应度函数设计
适应度函数以辨识模型与实际测量值之间的误差平方和最小为目标适应度函数值越小其辨识模型
电压与测量电压越接近待辨识参数和实际值也越接近这为 PSO 算法提供了优化的目标
2. 算法流程
算法流程主要是通过 PSO 调用 Simulink 仿真模型输入计算输出值和适应度值通过循环优化出
最佳参数具体步骤如下
1初始化粒子群包括粒子的位置速度和权重等
2将粒子群输入到 Simulink 仿真模型中计算输出值和适应度值
3根据适应度值对粒子进行评估更新粒子的速度和位置
4循环执行步骤23),直到达到预设的迭代次数或满足终止条件
5输出最优解即最佳参数值
结论
100+评论
captcha