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基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识
  • ISSN号:1000-1158
  • 期刊名称:《计量学报》
  • 时间:0
  • 分类:TB97[机械工程—测试计量技术及仪器;一般工业技术—计量学]
  • 作者机构:燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会与宝钢集团有限公司联合资助项目(U1260203);河北省自然科学基金(F2016203006)
中文摘要:

提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识方法。针对布谷鸟搜索算法的不足,采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率;采用自适应变步长的方法调整L6vy飞行步长。改进后的算法通过增加种群之间的多样性以加快收敛速度,提高了局部和全局寻优能力。永磁同步电机多参数辨识结果表明,改进布谷鸟搜索算法能有效地辨识电机各参数,与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。

英文摘要:

Based on improved cuckoo search algorithm, a kind of parameter identification method of permanent magnet synchronous motor is proposed. In view of the deficiency of cuckoo search algorithm, designing the fuzzy reasoning based on cloud membership to adjust the probability of an alien egg discovered by host nests and using adaptive variable step method to adjust step size of L6vy flights. The improved algorithm can accelerate the convergence speed and improve the local and global optimization ability by increasing the diversity of the population. Permanent magnet synchronous motor muhiparameter identification results show that improved cuckoo algorithm can effectively identify the motor parameters, and compared with the unmodified algorithm, the improved algorithm show the effectiveness and superior performance.

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期刊信息
  • 《计量学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家质量监督检验检疫总局
  • 主办单位:中国计量测试学会
  • 主编:赵晓娜
  • 地址:北京1413信箱
  • 邮编:100013
  • 邮箱:csml@A-1.net.cn
  • 电话:010-64271480
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1158
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1864/TB
  • 邮发代号:2-798
  • 获奖情况:
  • 1992年获得中国科协优秀学术期刊二等奖,1992年获得全国优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6491