基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识

陈强; 傅煜; 蔡琦盼

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)01-0135-03

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基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识
- 基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识
- 传感器与微系统 2022年第1期页码：135-137+141
- 作者机构：
  
  江西理工大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)01-0135-03
  中图分类号： TP18;TM341
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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陈强, 傅煜, 蔡琦盼. 基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):135-137+141.

基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 2022, (1): 135-137+141.
陈强, 傅煜, 蔡琦盼. 基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):135-137+141. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0135-03.

基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 2022, (1): 135-137+141. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0135-03.

摘要

针对永磁同步电机（PMSM）多参数高精度辨识的问题

提出了一种克隆选择差分进化（DE-ICSA）算法

将其运用于永磁同步电机的多参数在线辨识。算法通过对差分进化算法与免疫克隆选择算法进行混合优化

提高了种群多样性

加强了局部和全局的搜索能力。通过仿真实验表明:相较于差分进化算法与粒子群优化（PSO）算法

所提算法能同时辨识定子电阻、dq轴向电感和转子磁链等电磁参数

并且具有较好的收敛性和可靠性。

Abstract

针对永磁同步电机（PMSM）多参数高精度辨识的问题

提出了一种克隆选择差分进化（DE-ICSA）算法

将其运用于永磁同步电机的多参数在线辨识。算法通过对差分进化算法与免疫克隆选择算法进行混合优化

提高了种群多样性

加强了局部和全局的搜索能力。通过仿真实验表明:相较于差分进化算法与粒子群优化（PSO）算法

所提算法能同时辨识定子电阻、dq轴向电感和转子磁链等电磁参数

并且具有较好的收敛性和可靠性。

关键词

Keywords

references

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