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1、第14卷第11期电机与控制学报Vol14No112010年11月ELECTRICMACHINESANDCONTROLNov.2010感应电机参数辨识三种智能算法的比较陈振锋,钟彦儒,李洁(西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048)摘要:针对感应电机参数辨识,采用3种智能优化算法,即遗传算法、蚁群算法、微粒群算法。感应电机的实际输出电流和电气模型的观测电流之间的差值被作为目标函数不断对电气模型中的参数进行更新,从而辨识全部的感应电机参数。变速运
2、行实验是在电机不带负载的情况下进行的。通过实验,对感应电机参数辨识3种智能优化算法进行比较,并得出结论。遗传算法可以得到最准确的电机参数,微粒群算法次之,蚁群算法最差。蚁群算法所需时间最短,遗传算法次之,微粒群算法最长。关键词:感应电机;矢量控制;参数辨识;智能优化算法中图分类号:TU313文献标志码:A文章编号:1007-449X(2010)11-0007-06Comparisonofthreeintelligentoptimizationalgorithmsforparameteridentifi
3、cationofinductionmotorsCHENZhenfeng,ZHONGYanru,LIJie(SchoolofAutomationandInformationEngineering,XianUniversityofTechnology,Xian710048,China)Abstract:Geneticalgorithm,antcolonyoptimizationandparticleswarmoptimizationwereintroducedandappliedtothepa
4、rameteridentificationofaninductionmotorforvectorcontro.lTheerrorsbetweentheactualstatorcurrentoutputofaninductionmotorandthestatorcurrentoutputofthemodelwereusedasthecriteriontocorrectthemodelparameters,soastoidentifyalltheparametersofaninductionmotor.
5、Experimentswereconductedonspeedvaryingoperationwithnoload.Thethreekindsofoptimizationalgorithmswerecomparedwitheachotherandconclusionsweresummarized.Geneticalgorithmcanacquirethemostaccurateparametersofinductionmotor.Particleswarmoptimizationtakessec
6、ondplace,andantcolonyoptimizationisthewors.tIncomputingtime,theantcolonyoptimizationisthefastes.tGeneticalgorithmtakessecondplace,andparticleswarmoptimizationrunsthemostslowly.Keywords:inductionmotors;vectorcontro;lparameteridentification;intelligentop
7、timizationalgorithm依赖于感应电机参数的准确与否,而这些参数在电机0引言运行中由于受到电机温度、集肤效应等的影响而发生在大多数应用领域,感应电机与直流电机相比具变化。因此,学者们对感应电机参数辨识算法进行不[1]有结构简单,坚固耐用等优点。矢量控制由于可以获断研究,力求获得最精确的电机参数。得与直流电机相同的快速转矩响应而成为感应电机精确可靠的感应电机参数辨识技术是高性能驱高性能控制的主流控制方式。矢量控制性能的好坏动系统设计和发展的关键技术。实际驱动系统中,收稿日期:2009-
8、12-07作者简介:陈振锋(1973),男,博士研究生,研究方向为现代交流传动系统与感应电机参数辨识;钟彦儒(1950),男,教授,博士生导师,研究方向为新型电力电子装置与系统;李洁(1976),女,博士,副教授,研究方向为矩阵变换器、异步电机高性能控制、软开关电源。8电机与控制学报第14卷[2]2最小二乘法(recursiveleastsquares,RLS),扩展卡RsLmLm[3-4]a11=-+,a13=
