一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法与流程

本发明涉及电机参数辨识，具体为一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法。

背景技术：

1、永磁同步电机(pmsm)因其能量密度高、运行可靠、性能稳定等优点在各领域受到越来越广泛的应用，但是pmsm调速性能的好坏常常在很大程度上依赖电机参数的精确与否。而电机参数又会因温度变化、磁饱和以及电机老化等因素的影响而发生改变。因此，在线获得电机参数有利于电机运行状态的监控及在线校正电机控制器参数以达到更好的调速性能。因此，永磁同步电机参数在线辨识技术自提出以来，广受国内外学者的关注，成为了电机控制领域的研究热点。而目前永磁同步电机参数辨识多采用工程师进行多次试验的方式，不仅存在最终获取的实验数据存在极大的误差，不利于后续控制方案设置的问题，也大大增大了工程师的工作强度和难度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，包括如下步骤：

4、s1，基于永磁同步电机的动态方程建立参数辨识模型；

5、s2，确定需要辨识的永磁同步电机参数种类、以及参数辨识模型中浣熊的最大迭代次数，并根据参数辨识模型的迭代次数、每次迭代后的实际参数值、参数辨识模型输出的预测参数值生成适应度值的计算公式；

6、s3，根据需要辨识的永磁同步电机参数种类获取训练集数据，并依据训练集数据确定需要辨识的永磁同步电机参数的初始值和变化范围，初始化参数辨识模型中的浣熊群体，采用训练集数据对参数辨识模型中的浣熊进行迭代优化训练，并在完成最大迭代次数后停止迭代，将不大于适应度阈值且适应度值最小的浣熊对应的最优解作为参数辨识模型的参数；

7、s4，根据需要辨识的永磁同步电机参数种类获取测试集数据，并将测试集数据输入参数辨识模型中进行测试，在参数辨识模型输出的预测参数值的绝对误差不大于绝对误差阈值时进入步骤s5，并在参数辨识模型输出的预测参数值的绝对误差大于绝对误差阈值时返回步骤s3；

8、s5，将待测永磁同步电机中用于计算需要辨识的永磁同步电机参数的数据输入至参数辨识模型中，以输出需要辨识的永磁同步电机参数。

9、进一步的，所述动态方程包括如下方程：

10、

11、其中，id表示直轴电流值，iq表示交轴电流值，vd表示直轴电压值，vq表示交轴电压值，ld表示直轴电感值，lq表示交轴电感值，rs表示电阻，ω表示转子角速度，te表示电磁转矩，ψd表示直轴磁链值，ψq表示交轴磁链值，p表示极对数。

12、进一步的，所述适应度值的计算公式，计算公式如下：

13、

14、其中，f(k,z)表示参数辨识模型训练中第z个浣熊在第k次迭代后的适应度值，csij(k)表示将训练集中的多组数据输入参数辨识模型中，参数辨识模型训练中第z个浣熊在第k次迭代后，所输出的第i种需要辨识的永磁同步电机参数中的第j个预测参数值，表示训练集中与预测参数值所对应的实际参数值，z表示参数辨识模型中不同浣熊的编号，且z＝1、2、3、……、z，且z表示参数辨识模型中浣熊的总个数，且z∈n+，k表示不同迭代次数的编号，且k＝1、2、3、……、kz，且kz表示参数辨识模型中第z个浣熊的最大迭代次数，且kz∈n+，i表示不同种需要辨识的永磁同步电机参数种类的编号，且i＝1、2、3、……、m，且m表示需要辨识的永磁同步电机参数的总种类个数，且m∈n+，j表示参数辨识模型输出的同一种需要辨识的永磁同步电机参数中不同预测参数值的编号，且j＝1、2、3、……、ni，且ni表示参数辨识模型输出的第i种需要辨识的永磁同步电机参数中的预测参数值总个数，且ni∈n+；

15、其中，λ1、λ2、λ3、ω1,ω2,…,ωi,…,ωm、τ1、τ2均为预设比例系数，且λ1+λ2+λ3＝1，且0<λ3<λ2<λ1<1，且ω1+ω2+…+ωi+…+ωm＝1，且τ1+τ2＝1，且0<τ2<τ1<1。

16、进一步的，所述λ1的取值范围为0.5—0.7，所述λ2的取值范围为0.2—0.3，所述λ3的取值范围为0.1—0.2。

17、进一步的，所述需要辨识的永磁同步电机参数种类有三种，分别为直轴电感值ld、交轴电感值lq、以及电阻rs，m取值为3，与直轴电感值ld对应的ε1(k,z)的预设比例系数ω1＝0.3，与交轴电感值lq对应的ε2(k,z)的预设比例系数ω2＝0.3，与电阻rs对应的ε3(k,z)的预设比例系数ω3＝0.4。

18、进一步的，所述τ1的取值范围为0.55—0.75，所述τ2的取值范围为0.25—0.45。

19、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

20、本发明的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，通过浣熊优化算法构建用于辨识永磁同步电机参数的参数辨识模型，达到快速准确地对永磁同步电机参数进行辨识的效果，相较于工作人员手动多次试验以对永磁同步电机参数进行辨识的方法而言，提高永磁同步电机参数进行辨识的精准性，并降低了工作人员的劳动强度，并在参数辨识模型中以迭代次数、以及预测参数值和实际参数值间的误差共同构建适应度值的计算公式，使得适应度值综合考虑预测参数值的精准性、训练浣熊所花费的迭代成本两个因素，以此筛选出高预测精准度且迭代训练成本低的浣熊，并将该浣熊对应的最优解作为参数辨识模型的参数，以此提高参数辨识模型的综合性能。

技术特征：

1.一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于：所述动态方程包括如下方程：

3.根据权利要求1所述的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于：所述适应度值的计算公式，计算公式如下：

4.根据权利要求3所述的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于：所述λ1的取值范围为0.5—0.7，所述λ2的取值范围为0.2—0.3，所述λ3的取值范围为0.1—0.2。

5.根据权利要求3所述的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于：所述需要辨识的永磁同步电机参数种类有三种，分别为直轴电感值ld、交轴电感值lq、以及电阻rs，m取值为3，与直轴电感值ld对应的ε1(k,z)的预设比例系数ω1＝0.3，与交轴电感值lq对应的ε2(k,z)的预设比例系数ω2＝0.3，与电阻rs对应的ε3(k,z)的预设比例系数ω3＝0.4。

6.根据权利要求3所述的基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，其特征在于：所述τ1的取值范围为0.55—0.75，所述τ2的取值范围为0.25—0.45。

技术总结本发明提供一种基于浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识的方法，涉及电机参数辨识技术领域，本发明的方法包括：建立参数辨识模型；根据参数辨识模型的迭代次数、实际参数值、预测参数值生成适应度值的计算公式；训练和测试参数辨识模型；向参数辨识模型中输入数据以输出需要辨识的永磁同步电机参数，本发明通过浣熊优化算法构建用于辨识永磁同步电机参数的参数辨识模型，达到快速准确地对永磁同步电机参数进行辨识的效果，并以迭代次数、以及预测参数值和实际参数值间的误差共同构建适应度值的计算公式，筛选出高预测精准度且迭代训练成本低的浣熊，并将该浣熊对应的最优解作为参数辨识模型的参数，提高参数辨识模型的综合性能。技术研发人员：赵海亮,李建勇,郎泽萌,杨唐毅格,展继豪,杨小亮,张志艳,郭磊磊受保护的技术使用者：中广核新能源安徽有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9