1. 湘潭大学自动化与电子信息学院
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纸质出版:2025
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彭思齐, 郭旦, 李伟俊, 等. 基于改进蜉蝣算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 传感器与微系统, 2025,(6):153-156+160.
彭思齐, 郭旦, 李伟俊, 等. 基于改进蜉蝣算法的永磁同步电机参数辨识[J]. 传感器与微系统, 2025,(6):153-156+160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2025)06-0153-04.
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针对一类智能优化算法在永磁同步电机(PMSM)参数辨识中存在种群多样性较差、易于陷入局部最优导致参数辨识结果精度不高的问题,提出一种改进蜉蝣算法(IMA)用于PMSM参数辨识。通过SPM混沌映射初始化种群,提高种群多样性,在雄性蜉蝣位置更新部分中,根据个体适应度值分别采用柯西变异和高斯变异进行位置更新,增强算法全局搜索能力。最后应用混沌折射反向学习策略对全局最优位置进行更新,加强算法跳出局部最优的能力。基于6个基准测试函数对IMA性能进行评估并在仿真实验中与其他对比算法的参数辨识结果进行对比。结果表明:IMA收敛速度和收敛精度均有较大提升,且参数辨识结果快速、准确。
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