基于改进黑猩猩算法的解析Preisach模型参数辨识

解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散Everett函数造成的测量误差大、数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多、辨识复杂的问题。针对上述问题,提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach模型的参数快速、精确辨识。首先,引入自适应权重因子来平衡全局搜索和局部开发能力;其次,将差分变异策略应用到种群个体位置更新中,增强算法个体间的信息交流,扩大搜索范围;最后,使用柯西变异和高斯变异相结合的随机扰动策略,进一步增强算法跳出局部最优的能力。结合实验数据,分别使用遗传算法、黑猩猩算法、正弦余弦黑猩猩算法与所提算法对解析Preisach模型参数进行辨识,并基于辨识结果对取向硅钢片的磁滞回线进行模拟。通过磁滞回线拟合度、适应度值变化以及损耗误差分析3个方面的结果对比可得,所提算法在解析Preisach模型的参数辨识上兼具辨识精度高、收敛速度快的优点。

基于Preisach磁滞模型的电工钢片磁特性模拟

电工钢片广泛应用于变压器等电气设备的制造中,其磁滞特性对电气装备的运行性能具有十分重要的影响,因此,需要精确高效的磁滞模型以描述电工钢片的磁滞特性。为此,基于Preisach理论将Preisach分布函数写成2个1维函数的乘积形式,由分布函数积分获得Everett函数及动态磁化率,并将积分以封闭形式进行表征,将推导出的闭式表达式应用于Preisach模型中可以模拟不同频率下电工钢片的磁化过程。并且以电工钢片为实验样本进行了仿真和实验,二者对比结果表明该模型运算速度快,仿真准确,具有较高的精度,能准确模拟电工钢片在磁化过程中的磁滞特性。