基于改进粒子群算法的异步电机关键状态信息跟踪方法

摘要

本发明公开一种基于改进粒子群算法的异步电机参数跟踪方法。其实现步骤为：首先，在电机经验参数范围内随机设置粒子群；其次，采用粒子群算法寻找全局历史最优位置，并将守望子的初始位置至于其上；然后，在守望子附近重新部署粒子群，并采用当前最优的准则确定守望子位置的更新。改进后的粒子群算法具有检测目标函数变化并实时跟踪参数变化的能力。该法的优点是：将电机的参数辨识问题看作一个寻优问题，理论上可以同时辨识并跟踪任意多的参数。经典的粒子群算法无法应用于目标函数变化的情况，通过本法拓宽了粒子群算法的应用范围。该法具有较强的通用性，可移植性强，适合电机这种参数评估目标函数缓慢变化的对象。

主权项

一种基于改进粒子群算法的异步电机参数跟踪方法，其特征在于：在已经获得异步电机的转速、转子磁链和定子电流的前提下，通过改进的粒子群算法，实时获得电机转子时间常数T_r和励磁电感L_m；由所述的改进粒子群算法，获得电机转子时间常数T_r和励磁电感L_m的步骤如下：(1)采用粒子最优历史位置和全局最优历史位置作为粒子的行动依据，寻找到全局最优位置，全局最优位置即守望子的初始位置，守望子是一个具有观察、自持和自省三个特点的特殊粒子；(2)在守望子附近区域内重新部署粒子群，每个粒子对应着一个开环观测器，粒子的位置即为该开环观测器的参数值，守望子也对应着一个开环观测器；(3)根据已知的异步电机的转速、转子磁链和定子电流，以及观测器的输出进行位置评估，根据当前最优的准则判定守望子是否为更新位置，守望子所处的位置也参与评估；(4)循环步骤(2)、(3)步，实现参数辨识及跟踪。