找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
基于动态自学习粒子群算法的永磁同步电机驱动系统电气与机械参数全局辨识
Global Identification of Electrical and Mechanical Parameters in PMSM Drive Based on Dynamic Self-Learning PSO
Zhao-Hua Liu · Hua-Liang Wei · Xiao-Hua Li · Kan Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年12月
本文提出了一种永磁同步电机（PMSM）驱动系统的全局参数估计方法。该方法将电气参数、机械参数及电压源逆变器（VSI）非线性视为一个整体，构建为单一参数优化模型。通过引入动态学习估计器，实现了对电气参数的实时跟踪与辨识。
解读: 该研究提出的参数辨识算法对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器及储能系统中的辅助电机控制）具有参考价值。通过精确辨识电机参数及逆变器非线性，可优化PWM控制策略，提升系统动态响应性能和效率。建议研发团队关注该算法在风电变流器控制策略中的应用，以提升变流器在复杂电网环境下的鲁棒性，并可探索将其应用于...
基于带学习策略动态粒子群算法的VSI驱动永磁同步电机参数辨识
Parameter Estimation for VSI-Fed PMSM Based on a Dynamic PSO With Learning Strategies
Zhao-Hua Liu · Hua-Liang Wei · Qing-Chang Zhong · Kan Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年4月
本文提出了一种基于动态粒子群优化（DPSO-LS）的永磁同步电机（PMSM）关键参数辨识方法。该方法在参数模型中充分考虑了电压源逆变器（VSI）的非线性特性，实现了电机参数与逆变器非线性参数的同步辨识，有效提升了控制系统的精度。
解读: 该研究提出的参数辨识算法对阳光电源的电机驱动类产品（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制）具有参考价值。通过精确辨识逆变器非线性特性，可进一步优化变流器的控制精度，降低谐波畸变。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的鲁棒性，将其作为iSolarCloud智能运维平台中设备健康诊断与性能评估的潜在技术...