【电力系统】基于粒子群优化进行直流电机电枢电阻、电枢电感、转动惯量、磁通、+粘性阻尼系数参数估计附matlab代码

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❤️ 内容介绍

电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。它们为我们的生活提供了稳定的电力供应，驱动着各种设备和机械的运转。在电力系统中，直流电机是一种常见的电动机类型，广泛应用于工业和家庭领域。为了确保直流电机的高效运行，准确估计电枢电阻、电枢电感、转动惯量、磁通和粘性阻尼系数等参数是非常关键的。

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，可以应用于电力系统中的参数估计问题。PSO算法模拟了鸟群觅食的行为，通过不断迭代搜索空间中的最优解。它具有全局搜索能力和快速收敛速度的特点，因此在电力系统参数估计中被广泛使用。

在进行直流电机参数估计之前，我们首先需要收集一些实验数据。这些数据包括直流电机的输入电流、输出转矩和转速等信息。接下来，我们可以使用PSO算法来估计电枢电阻、电枢电感、转动惯量、磁通和粘性阻尼系数等参数。

PSO算法的基本思想是通过维护一群“粒子”的位置和速度来搜索最优解。每个粒子代表了搜索空间中的一个解，并根据自身的历史最优位置和群体的历史最优位置来更新自己的速度和位置。通过不断迭代，粒子群逐渐收敛于全局最优解。

在直流电机参数估计中，我们可以将每个粒子的位置表示为一个参数向量，其中包含电枢电阻、电枢电感、转动惯量、磁通和粘性阻尼系数等参数。通过定义适应度函数，我们可以评估每个粒子的解的质量。适应度函数的选择对于算法的性能和结果的准确性至关重要。

在PSO算法的每一次迭代中，粒子根据其当前位置和速度更新自己的位置和速度。更新的规则是根据粒子的历史最优位置和群体的历史最优位置进行计算的。通过不断迭代，粒子群逐渐收敛于最优解。

在直流电机参数估计中，我们可以将PSO算法应用于寻找最优的参数向量。通过不断迭代，粒子群逐渐收敛于最优的参数估计结果。这些估计结果可以用于优化直流电机的控制策略，提高其性能和效率。

总之，粒子群优化是一种有效的方法，可以应用于直流电机参数估计问题。通过模拟鸟群觅食的行为，PSO算法可以搜索最优解，并估计电枢电阻、电枢电感、转动惯量、磁通和粘性阻尼系数等参数。这些参数估计结果可以用于优化直流电机的控制策略，提高其性能和效率。在未来的研究中，我们可以进一步探索PSO算法在电力系统中的应用，以提高电力系统的稳定性和可靠性。

🔥核心代码

%% DC motor parameter estimation -- SOP PSO approach%% SOP = Static Optimization Problem% PSO = Particle Swarm Optimization% ISE = Integral (of) Square(d) Error [performance index]%



%% Initializationclear all% Tidying upclose all hidden

% Test motor parametersUa = 420; % rated armature voltage [V]Mm = 650; % rated torque [Nm]Mn=Mm; % load torqueI = 224; % rated current [A]Ra = 0.177; % armature circuit resistance [Ohm]La = 0.00334; % armature circuit inductance [H]N = 1230; % rated speed [RPM]W = N*pi/30; % rated speed [rad/sec]Jz = 1.4; % moment of inertia [kg*m^2]psi = (Ua-Ra*I)/W; % flux


wanna_movie = 0;% 0 to skip movie production% 1 to produce movierng('shuffle');t_stop = 1; % simulation timeTs = 0.001; % simulation steptotally_random_start = 0; % 1 --> initial positions are randomized within [-init_position, init_position]% and it may happen that the algorithm will fail% 0 --> initial positions within [0.1*actual_value, 10*actual_value]% and it is more realistic scenario because we usually have some rough knowledge about the plant dynamics.p_plant=[Ra, La, Jz, psi]; % actual valuesswarm_size = 50;init_position = 5;init_speed = p_plant*5;num_of_iter = 80;% Constricted PSOcorrection_factor = 2.05;Kappa=2/abs(2-2*correction_factor-sqrt((2*correction_factor)^2-8*correction_factor));% The problemnum_of_D = 4; % four parameters to be identified




❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张琨.六相盘式永磁同步电机的设计研究[D].天津大学,2007.DOI:10.7666/d.y1361431.

[2] 乔春雨.高压隔离开关非对称绕组电机机构的设计研究[D].沈阳工业大学,2012.

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2 机器学习和深度学习方面

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7 电力系统方面

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