基于有效信息迭代快速粒子群优化算法的永磁同步电机参数在线辨识.pdfVIP

2022 年 9 月 电 工 技 术 学 报 Vol.37 No. 18 第 37 卷第 18 期 TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Sep. 2022 DOI: 10.19595/ki.1000-6753.tces.211470 基于有效信息迭代快速粒子群优化算法的 永磁同步电机参数在线辨识 李 婕 杨淑英 谢 震 张 兴 （合肥工业大学电气与自动化工程学院 合肥 230009 ） 摘要 为解决采用粒子群优化算法（PSO ）辨识永磁同步电机（PMSM ）参数存在的计算量 大、运行时间长的问题，提出一种基于有效信息迭代的快速粒子群优化算法（FPSO ），该算法在 最大转矩电流比（MTPA ）控制策略下在线对永磁同步电机参数进行快速辨识。基于动态电压方 程构建新的适应度函数，并通过迭代有效电机参数信息和增添新的迭代终止条件改进标准粒子群 优化算法（SPSO ）的收敛快速性。为了克服电压估算误差对辨识精度的影响，在非线性补偿算法 的基础上，讨论一种剔除电流过零一定范围内数据的预处理方案。实验结果表明，在不影响系统 正常运行的情况下，实现了对永磁同步电机的交、直轴电感和永磁体磁链的快速辨识，且辨识结 果具有较高的精度。 关键词：永磁同步电机 参数辨识 粒子群优化算法 数据预处理 中图分类号：TM351 Online Parameter Identification of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Fast Particle Swarm Optimization Algorithm with Effective Information Iterated Li Jie Yang Shuying Xie Zhen Zhang Xing （College of Electrical Engineering and Automation Hefei University of Technology Hefei 230009 China ） Abstract In order to solve the problem of large computation and long running time in the parameter identification of permanent magnet synchronous motor (PMSM) by particle swarm optimization algorithm (PSO), a fast particle swarm optimization algorithm (FPSO) is proposed by introducing the effective parameter information into the present searching process. The proposed FPSO algorithm can quickly identify the parameters of the PMSM under the maximum torque per ampere (MTPA) operation online. A new fitness function was constructed based on the dynamic voltage equations, and the converging performa