Abstract-A dynamisk partikel svärm optimering med inlärningsstrategi (DPSO-LS) föreslås för nyckelparameteruppskattning för permanenta magnet synkrona maskiner (PMSMs), där spänningskälla inverter (VSI) icke-linjäriteter beaktas i parameteruppskattning modell och kan uppskattas samtidigt med andra maskinparametrar. I DPSO-LS algoritm är en ny rörelsemodifieringsekvation med variabel prospekteringsvektorn utformad för att effektivt uppdatera partiklar, vilket gör det möjligt för svärmar att täcka stora områden av sökutrymme med stor sannolikhet och därmed den globala sökförmågan förbättras. Dessutom utvecklas en Gaussiandistributionsbaserad dynamisk oppositionsbaserad inlärningsstrategi för att hjälpa pBest hoppa ut lokala optima. De föreslagna DPSO-LS kan avsevärt förbättra estimatormodellens noggrannhet och dynamiska prestanda. Slutligen tillämpas den föreslagna algoritmen på uppskattning av flera parametrar, inklusive en PMSM:s icke-linjära VSI-värden. DPSO-LS prestanda jämförs med flera befintliga PSO-algoritmer, och jämförelseresultaten visar att de föreslagna parametrarnas estimeringsmetod har bättre prestanda när det gäller att effektivt spåra variationen av maskinparametrar och uppskatta VSI-linjäriteterna under olika driftsförhållanden. Index Terms-Dynamic, lärande strategi, oppositionsbaserad inlärning (OBL), parameteruppskattning, partikel svärm optimering (PSO), permanent magnet synkrona maskiner (PMSMs), systemidentifiering, spänningskälla inverter (VSI) ickelinjäritet.
Litteratur REF använder dynamisk partikel svärm optimering (DPSO-LS) algoritm och dynamisk anti-lärande strategi Gauss distribution för att förbättra den globala sökförmågan, men den beräknings komplexiteten blir större.
Parameter Estimation for VSI-Fed PMSM Based on a Dynamic PSO With Learning Strategies
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Electronics', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}