改进蚁狮算法的永磁同步电机多参数辨识

作者：谢国民; 赵德建

来源：电力系统及其自动化学报, 2022, 1-8.

DOI：10.19635/j.cnki.csu-epsa.001062

• 永磁同步电机
• 参数辨识
• 混沌映射
• 正态云模型
• 自适应云模型
• 蚁狮优化算法

为提高永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）参数辨识的精度，提出一种基于Tent映射和正态云模型的改进蚁狮优化算法（Cloud ant lion optimizer，CALO）辨识PMSM参数。首先在蚂蚁和蚁狮初始化阶段引入Tent映射使初始种群更加均匀的分布于搜素空间，其次在蚂蚁位置更新阶段以全局最优个体为目标，使用正态云模型更新精英蚁狮的位置，最后根据迭代次数的增长自适应缩小云滴的生成范围，提升算法的全局收敛能力和精度。仿真实验结果表明，改进蚁狮算法能更加精确、迅速地辨识PMSM参数。

• 出版日期2022-8-18
• 单位辽宁工程技术大学