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J-GLOBAL ID：201802243252239988   整理番号：18A1952292

適応粒子群最適化アルゴリズムに基づく永久磁石同期モータのパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Parameter Identification of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Adaptive Particle Swarm Optimization

著者 (1件)： Yuan Yumin (貴州工業職業技術学院机械与電气工程学院,貴州貴陽,550008)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 37  号： 7  ページ： 42-45,13  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 永久磁石同期モータ(PMSM)は,産業駆動システムに広く適用され,永久磁石同期モータのパラメータオンライン同定は,高性能制御および信頼できる状態監視のため,重要な意味を持つ。永久磁石同期電動機(PMSM)の動的数学モデルの非線形,多パラメータ,および強結合特性のため,永久磁石同期電動機の数学モデルを確立し,パラメータ同定問題の特性に従って,慣性因子の適応式を提案した。粒子群最適化(PSO)に基づく適応粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを確立して,固定子抵抗Rsと負荷トルクTLdをオンラインで同定して,認識結果を実験プラットフォームに基づいて確認した。研究結果により、自己適応粒子群最適化アルゴリズムは20回の反復を越えないことで、最適パラメータを発見でき、モデルパラメータの推定値と測定値のマッチングが良好で、このアルゴリズムがその他のタイプのモータのパラメータ識別に応用できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電動機 ,  強結合 ,  推定量 ,  *アルゴリズム ,  固定子 ,  モデル ,  *パラメータ ,  駆動方式 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  オンライン ,  負荷トルク ,  *パラメータ同定 ,  *PMSM ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  永久磁石同期モータ ,  パラメータ同定