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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》#xff0c;采用粒子群算法与simulink模型结合的方式#xff0c;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…目录 主要内容 模型研究 结果一览
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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dg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。 模型研究
适应度函数 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具体表达式如下 对应的程序代码为
fitness_gbest(j) -((ud0-ud_0)^2 (uq0-uq_0)^2 (ud1-ud_1)^2 (uq1-uq_1)^2 ); % 每个个体的历史最佳适应度2. 算法流程
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具体流程可参考下图 3. simulink仿真模型主体 对应数据采集模块的模型如下 模型对应的dq轴电压计算模块如下 SVPWM模块如下 4. 部分程序代码
iter 1; %迭代次数
record zeros(ger, 1); % 记录器
while iter gerfor j1:sizepop% 更新速度并对速度进行边界处理 pop_v(:,j) c_1 * pop_v(:,j) c_2*rand*(gbest(:,j)-pop_x(:,j))c_3*rand*(zbest-pop_x(:,j));% 速度更新for i1:dimif pop_v(i,j) vlimit_max(i)pop_v(i,j) vlimit_max(i);endif pop_v(i,j) vlimit_min(i)pop_v(i,j) vlimit_min(i);endend% 更新位置并对位置进行边界处理pop_x(:,j) pop_x(:,j) pop_v(:,j);% 位置更新for i1:dimif pop_x(i,j) xlimit_max(i)pop_x(i,j) xlimit_max(i);endif pop_x(i,j) xlimit_min(i)pop_x(i,j) xlimit_min(i);endend% 进行自适应变异if rand 0.85iceil(dim*rand);pop_x(i,j)xlimit_min(i) (xlimit_max(i) - xlimit_min(i)) * rand;end% 进行约束条件判断并计算新种群各个个体位置的适应度ud_0 pop_x(1,j)*id0 - we0*pop_x(3,j)*iq0;uq_0 pop_x(1,j)*iq0 we0*(pop_x(2,j)*id0 pop_x(4,j));ud_1 pop_x(1,j)*id1 - we1*pop_x(3,j)*iq1;uq_1 pop_x(1,j)*iq1 we1*(pop_x(2,j)*id1 pop_x(4,j));fitness_pop(j) -((ud0-ud_0)^2 (uq0-uq_0)^2 (ud1-ud_1)^2 (uq1-uq_1)^2 ); 结果一览 适应度值逐渐逼近0说明待辨识参数和实际值越来越近优化效果非常好 Ud Uq 下载链接
