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| 1 | 永磁同步电机参数辨识研究综述显示文摘永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)参数的实时准确获取,是实现PMSM高性能控制、可靠状态监控的重要前提和早期故障诊断的有效手段,为此,PMSM参数辨识技术获得众多学者的广泛研究关注且取得了长足发展,呈现出大量的研究和应用成果。该文在对既有文献归纳梳理的基础上,首先分析PMSM参数变化的原因,总结PMSM单参数和多参数辨识的技术成果,再对PMSM辨识方法进行归纳和比较,最后,揭示PMSM参数辨识过程中亟需关注的研究问题并展望其未来的发展方向,旨在实现PMSM系统的高效可靠运行。 | 李红梅 陈涛 | 2015 | 电子测量与仪器学报2015，29，5： | 74 |
| 2 | 永磁同步电机高效非线性模型预测控制显示文摘永磁电机控制器要求电机有很强的转速跟踪能力,并且要保证系统参数变化及负荷扰动下系统的鲁棒性.永磁电机包含很多不确定因素,是强耦合的非线性系统,传统的线性控制器很难对其进行控制.针对永磁电机的转速控制构造非线性模型预测控制方法.非线性永磁电机模型通过输入-输出反馈线性化策略解耦成为新的线性系统.为保证可行解的收敛性,提出一种迭代二次规划方法来处理由输入-输出反馈线性化导致的非线性约束.仿真结果表明,控制器能有效降低计算负担,具有很好的动态控制性能,能抑制转矩脉动,并保证在参数变化和负荷扰动下控制系统的鲁棒性. | 孔小兵 刘向杰 | 2014 | 自动化学报2014，40，9： | 39 |
| 3 | 改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识显示文摘针对一般粒子群算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数由于其粒子在迭代后期易陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题,提出一种将小生镜策略和混沌变异策略相结合的混沌变异小生境粒子群算法(NCPSO)。该算法为在连续三次迭代过程中对适应度值变化小的粒子为中心生成小生镜群体,并对该小生境群体中的最优粒子进行混沌变异。在同步旋转dq轴坐标系下建立PMSM满秩离散数学模型,将定子dq轴电压设为辨识模型和实际测量值的输入,设计了NCPSO辨识PMSM参数的适应度函数。该辨识方法不需推导复杂的电机数学模型,可同时辨识定子绕组电阻、定子绕组dq轴电感和永磁体磁链4个参数。经仿真结果表明,该算法的4个参数辨识误差都在0.14%以下,经实验结果表明,其辨识偏差都在2.15%以下。 | 刘细平 胡卫平 邹永玲 张云 | 2020 | 电机与控制学报2020，24，7： | 30 |
| 4 | 基于自适应观测器的鲁棒失磁故障检测方法显示文摘针对永磁同步电机存在失磁问题,提出了一种基于自适应状态观测器的失磁故障实时检测方法。首先,通过选择磁场同步旋转坐标系下定子电流为状态变量,建立了嵌入式永磁同步电机失磁故障的数学模型。然后,针对电机参数变化而导致传统滑模观测器无法准确检测失磁故障问题,提出将模型参考自适应与滑模变结构控制相结合的方法,设计了自适应滑模观测器,借助Lyapunov稳定性理论证明观测器的稳定性,推导出待辨识参数的自适应律,依据滑模变结构等值控制原理,建立了估计永磁体磁链算式。最后,通过仿真验证,证明了所提方法的可行性和有效性。 | 张昌凡 彭钊 李祥飞 何静 | 2015 | 电子测量与仪器学报2015，29，4： | 17 |
| 5 | 基于蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测显示文摘永磁同步电机健康状态监测问题可转化为永磁同步电机多参数辨识问题。为提高系统参数辨识及状态监测效率,提出一种基于多智能体蝙蝠算法的永磁同步电机参数辨识方法。多智能体的邻域竞争合作算子实现了蝙蝠个体间的信息交流,提高了全局寻优能力及算法的动态跟踪性能;自学习算子提高算法局部寻优能力,加快算法收敛速度。永磁同步电机多参数辨识结果表明,多智能体蝙蝠算法能快速有效地辨识电机各参数,依据参数变化实现对电机运行状态的监测及预警。与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。 | 吴忠强 杜春奇 李峰 张伟 | 2017 | 仪器仪表学报2017，38，3： | 17 |
| 6 | 基于双模态自适应小波粒子群的永磁同步电机多参数识别与温度监测方法显示文摘提出了一种双模态自适应小波粒子群(Binary-modal adaptive wavelet particle swarm optimization,BAWPSO)的永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)多参数识别与温度监测方法.为了提高算法动态寻优性能,群体被划分为正向学习和反向学习两种模态;对处于不同模态的粒子分别采用正向学习策略与反向学习策略协同求解,扩大了解的搜索空间;同时对粒子个体极值采用自适应小波算子增强学习以提高收敛精度.永磁同步电机参数辨识结果表明所提方法能够有效地辨识电机电阻,dq轴电感与转子磁链等参数,且能有效追踪系统参数变化值.在辨识出电机定子绕阻值后,根据金属阻值与温度之间的线性原理间接计算定转子温度,从而实现永磁同步电机系统温度在线监测. | 刘朝华 周少武 刘侃 章兢 | 2013 | 自动化学报2013，39，12： | 13 |
| 7 | 双馈风力发电机非线性模型预测控制显示文摘在现代风力发电厂中,需对双馈式风力发电机(Doubly fed induction generator,DFIG)进行有效控制来确保高效率和高负荷跟踪能力.风力发电厂包含很多不确定因素和非线性因素,传统的线性控制器往往难以奏效.本文针对双馈式风力发电机的功率控制提出了一种非线性模型预测控制方法.文中的目标函数考虑了现实约束下的经济因素和设定值跟踪能力,同时降低机组磨损和机械疲劳.预测值可基于输入输出反馈线性化(Input-output feedback linearization,IOFL)策略来计算.仿真实验结果验证了所构造的非线性模型预测控制器的有效性. | 孔小兵 刘向杰 | 2013 | 自动化学报2013，39，5： | 13 |
| 8 | 永磁同步电动机电感参数测量的研究综述显示文摘近年来,永磁同步电动机以其低损耗、效率高、重量轻、噪声小、宽调速范围等特点,在新能源汽车、机械工业等方面有着越来越多的应用。尤其是在一些电机设计和控制系统的应用场合中,都离不开精准的电机参数。而在所有参数中,电感参数是影响电机性能的关键技术指标,它是直接转矩控制、弱磁调速、等各项动静态实验中密不可分的影响因子。本文主要研究描述不同策略下的永磁同步电动机电感参数测量方法,并综合分析了各种方法的可取与不足之处。 | 章金晶 汤宁平 | 2018 | 电气技术2018，19，2： | 9 |
| 9 | PMSM精确反馈线性化的稳速控制显示文摘为了探索永磁同步电机PMSM的输入-输出精确反馈线性化的解耦模型,以得到更好的稳速控制性能,本文首先应用最为广泛的PMSM作为研究对象,采用微分同胚变换和反馈线性化理论,适当处理负载转矩以改进PMSM及其变流器的非线性行为。然后基于PMSM的输入-输出精确反馈线性化的解耦模型,使用正交投影的概念在整个负载扭矩和转速范围内设计dq轴相电流和两个控制输入变量之间同构映射的线性化控制器,实现了PMSM全局解耦和整体线性化控制。仿真和实验结果表明该方法能够快速跟踪负载转矩和保持恒定转速,具有过冲小、静态误差小、鲁棒性强、控制精确性高等优点,并可以应用在工程实际中。 | 杨朝江 马家庆 谢玫秀 | 2019 | 电力系统及其自动化学报2019，31，10： | 9 |
| 10 | 免疫综合学习粒子群优化算法显示文摘针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优,则无法跳出等缺陷,提出免疫综合学习粒子群优化(ICLPSO)算法。ICLPSO算法引入人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆复制、高频变异、克隆选择等操作,增加种群的多样性,提高算法的收敛速度,利用柯西分布较宽的两翼分布特性进行精英粒子学习以进一步增强粒子逃离局部极值及多峰函数优化问题全局寻优能力。针对标准测试函数的仿真结果表明,与其他改进粒子群算法相比,ICLPSO算法收敛速度快,求解精度更高。 | 林国汉 章兢 刘朝华 | 2014 | 计算机应用研究2014，31，11： | 8 |
| 11 | 基于改进教与学优化算法的永磁同步电机参数辨识显示文摘高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。针对传统永磁同步电机参数辨识方法中存在辨识速度慢、精度低等缺陷,提出了一种改进教与学优化算法对永磁同步电机进行参数辨识。该算法在教学阶段引入辅导教学机制加强教师的教学能力,提高算法收敛速度,在学习阶段,采用科目分步学习提高学员学习效率,并融入反向学习策略进行小概率变异来增加算法跳出局部最优的可能性。通过实验仿真表明,与基本教与学优化算法、粒子群算法相比,所提算法对于同时辨识定子电阻,d、q轴电感和转子磁链具有较好的收敛性和可靠性。 | 李杰 王艳 纪志成 | 2017 | 系统仿真学报2017，29，2： | 7 |
| 12 | 船舶推进永磁同步电机参数在线辨识方法研究显示文摘永磁同步电机(PMSM)因其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛应用于船舶电力推进领域。无位置传感器控制是系统可靠运行的重要保障。然而由于温度变化、磁场饱和效应和磁路交叉耦合作用,电机参数会随运行工况而发生变化,因此实时掌握PMSM运行参数是决定系统控制质量的重要保障。针对以上问题,将模型参考自适应法用于PMSM参数的在线辨识,运用Runge-Kutta方法建立满秩可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律,最后利用搭建的试验测试平台进行算法的试验验证。仿真和试验结果表明提出的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出电机参数。 | 陈再发 刘彦呈 卢亨宇 | 2018 | 电机与控制应用2018，45，10： | 7 |
| 13 | 基于ESO自抗扰的永磁同步电机逆控制显示文摘为有效解决永磁同步电机内外扰动对控制系统的影响,提高控制系统的自抗扰能力。提出基于扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)补偿的自适应逆系统综合控制算法。设计了d轴电流系统的二阶扩张状态观测器(ESO1)和转速子系统的三阶扩张状态观测器(ESO2)对转速控制系统的不确定干扰项和未知状态进行实时估计,用其进行前馈补偿,采用模型参考自适应对电机定子电阻和电感参数进行辨识。实验结果表明,自抗扰算法对电机内部参数摄动和外部负载扰动具有较强的鲁棒性。 | 边疆 牛聪 姚家琛 | 2019 | 控制工程2019，26，7： | 7 |
| 14 | 基于改进粒子群算法的预测电流控制显示文摘永磁同步电机预测电流控制存在依赖电机准确模型的缺点。在实际运行中,电机参数如电感、磁链等会发生变化,导致模型不准确,产生电流静态误差,进而影响控制效果。文中运用一种改进粒子群算法实现电机参数的在线辨识,以获得准确的模型,在此基础上实现预测电流控制,从而消除电流静态误差,同时对基本粒子群算法提出了两点改进:加入可变探测矢量能够使粒子向更广阔的解空间进行探索、使用反向学习策略能够帮助粒子跳出局部最优。 | 张旗 贾洪平 | 2019 | 信息技术2019，43，8： | 6 |
| 15 | 基于变步长自适应线性神经网络的PMSM参数辨识显示文摘永磁同步电机(PMSM)实际运行过程中由于外界环境温度磁场变化以及自身磁路饱和,会引起电机参数变化,导致电机控制性能下降。提出了一种变步长的自适应线性(adaline)神经网络对电机进行多参数在线辨识,在学习过程中使用自适应于误差的步长因子,并在权值更新公式中增加了动量项,从而加快了PMSM多参数在线辨识的收敛速度,提高了辨识精度,进而提高永磁同步电机的控制性能。通过建立数学模型,用计算机对辨识方法进行了仿真研究。仿真结果表明,对比传统的Adaline神经网络,该算法收敛速度更快,并且具有稳态误差小,鲁棒性好的特点。 | 申中一 吕刚震 王建祥 | 2019 | 电子测量技术2019，42，23： | 6 |
| 16 | PMSM多参数辨识方法的研究显示文摘永磁同步电机(PMSM)为一种多变量、非线性、强耦合的时变系统。精确获取PMSM参数能提高控制系统的性能,传统PMSM参数辨识方法普遍存在着精度不高、辨识参数较少等问题,此处将线性惯性权重粒子群算法(LWPSO)运用于PMSM多参数辨识,可同时辨识定子绕组电阻,d,q轴电感,永磁体磁链,转动惯量5个参数。在电机矢量控制基础上,通过在d轴注入负序弱磁电流,使辨识离散数学方程达到满秩,设计了辨识算法的适应度函数。LWPSO对粒子群的惯性权重系数随着算法的迭代次数从大到小进行调整。该算法辨识方法无需电机设计参数先验知识,只需精确采取定子d,q轴电压、电流,转速和负载转矩数据,经实验验证了该辨识方法的可行性和有效性。 | 刘细平 胡卫平 张云 王凯 | 2020 | 电力电子技术2020，54，8： | 6 |
| 17 | 一种采用克隆选择的免疫差分进化算法显示文摘为了解决基本差分进化算法易出现早熟收敛的问题,提出了一种融合人工免疫系统和差分进化的混合算法。该算法在差分进化过程中引入了克隆选择操作和受体编辑机制,以增强算法的局部搜索能力和种群多样性。通过对五个标准函数的仿真实验表明,该算法不仅可有效避免早熟收敛,而且全局优化能力和收敛速度有显著提高。 | 胡超杰 章兢 | 2013 | 计算机应用研究2013，30，6： | 5 |
| 18 | 永磁同步电机自适应参数辨识动态品质分析显示文摘基于Popov超稳定性理论的模型参考自适应辨识方法,对永磁同步电机的定子电感和转子磁链进行在线辨识.为保证非线性参数在线辨识在变工况下的动态品质,分析了线性前向通道极点、自适应律参数的选取以及非线性反馈通道输入对辨识结果动态品质的影响,获得了在线参数辨识高动态品质的参数调节规律.实验结果表明:合理利用该闭环辨识系统参数调节规律可有效改善在线参数辨识的动态品质,为永磁同步电机高性能控制奠定了基础. | 吴承熹 朱保鹏 魏海峰 张懿 | 2018 | 江苏科技大学学报(自然科学版)2018，32，1： | 4 |
| 19 | 基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识显示文摘提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识方法。针对布谷鸟搜索算法的不足,采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率;采用自适应变步长的方法调整Lévy飞行步长。改进后的算法通过增加种群之间的多样性以加快收敛速度,提高了局部和全局寻优能力。永磁同步电机多参数辨识结果表明,改进布谷鸟搜索算法能有效地辨识电机各参数,与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。 | 吴忠强 杜春奇 张伟 李峰 | 2017 | 计量学报2017，38，5： | 4 |
| 20 | 面向双馈风机的分层型免疫协同进化粒子群算法多参数辨识显示文摘双馈异步电机在实际工程运行情况下是一种高度非线性动态系统,并且由于其参数随环境的强变化性,常规方法难以实时得到其高精度参数。结合粒子群算法的高效多模态收敛性能以及免疫机理全局优化能力强等特点,研究了分层型免疫协同进化粒子群算法(co-evolutionary particle swarm optimization algorithm based on hierarchical-particle immune,HICPSO)智能计算模型参数。将该方法应用于双馈电机参数辨识与建模,提出了分层型免疫协同进化粒子群算法的双馈电机在线参数辨识。仿真结果表明该算法只需要采集控制过程中的数据,不需要数据手册的电机设计值等其他参数,且能在双馈电机运行实时跟随电机参数变化。 | 吴碧巧 曾实 王天一 | 2019 | 科学技术与工程2019，19，33： | 3 |
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