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基于对立学习策略的CLPSO估计SPMSM中的定子电阻和转子磁链链接
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：电磁参数对于永磁同步电机（PMSM）系统的控制器设计和状态监控非常重要。 本文提出了一种基于对立学习（OBL）策略的改进的综合学习粒子群算法（CLPSO），用于估计表面贴装式永磁同步电机的定子电阻和转子磁链。 所提出的方法称为CLPSO-OBL。 在CLPSO-OBL框架中，使用反向学习策略，以进行最佳的粒子增强学习，以提高CLPSO的动态性能和全局收敛能力。建议的参数优化不仅保留了CLPSO的多样性优势，而且还保留了CLPSO的多样性优势。继承了OBL的全球探索能力。 实验结果表明，与现有的PSO相比，CLPSO-OBL在估计绕组电阻和PM磁通方面具有更好的性能。 此外，所提出的参数估计模型和优化方法简单，准确度高，收敛速度快，易于数字化实现。
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