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基于比例策略的多目标PSO的感应电机参数辨识
1
作者
黄松
田娜
+1 位作者
王艳
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1489-1496,共8页
建立了感应电机多参数多目标辨识模型,提出了一种基于Pareto最优集和比例策略个体最优项的多目标粒子群算法对感应电机参数进行辨识。Pareto最优集不需要考虑各个目标的加权系数,避免了感应电机辨识目标系数选择的主观性,比例策略能更...
建立了感应电机多参数多目标辨识模型,提出了一种基于Pareto最优集和比例策略个体最优项的多目标粒子群算法对感应电机参数进行辨识。Pareto最优集不需要考虑各个目标的加权系数,避免了感应电机辨识目标系数选择的主观性,比例策略能更好地平衡从个体最优和全局最优学习经验的能力。通过在Matlab/Simulink中进行验证,结果证明该算法能提高感应电机参数的辨识精度,具有更好的性能。
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关键词
粒子群算法
个体最优项
感应电机
参数辨识
PARETO
最优
集
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职称材料
题名
基于比例策略的多目标PSO的感应电机参数辨识
1
作者
黄松
田娜
王艳
纪志成
机构
江南大学物联网工程学院
轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1489-1496,共8页
基金
国家自然科学基金(61572238)
国家高技术研究发展计划(2014AA041505)
江苏省杰出青年基金(BK20160001)
文摘
建立了感应电机多参数多目标辨识模型,提出了一种基于Pareto最优集和比例策略个体最优项的多目标粒子群算法对感应电机参数进行辨识。Pareto最优集不需要考虑各个目标的加权系数,避免了感应电机辨识目标系数选择的主观性,比例策略能更好地平衡从个体最优和全局最优学习经验的能力。通过在Matlab/Simulink中进行验证,结果证明该算法能提高感应电机参数的辨识精度,具有更好的性能。
关键词
粒子群算法
个体最优项
感应电机
参数辨识
PARETO
最优
集
Keywords
particle swarm optimization
personal-best
induction motor
parameter identification
Pareto set
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于比例策略的多目标PSO的感应电机参数辨识
黄松
田娜
王艳
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
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