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Parameter Identification of Induction Motor Using Modified Particle Swarm Optimization Algorithm

机译:基于改进粒子的感应电动机参数辨识   群优化算法

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摘要

This paper presents a new technique for induction motor parameteridentification. The proposed technique is based on a simple startup test usinga standard V/F inverter. The recorded startup currents are compared to thatobtained by simulation of an induction motor model. A Modified PSO optimizationis used to find out the best model parameter that minimizes the sum squareerror between the measured and the simulated currents. The performance of themodified PSO is compared with other optimization methods including line search,conventional PSO and Genetic Algorithms. Simulation results demonstrate theability of the proposed technique to capture the true values of the machineparameters and the superiority of the results obtained using the modified PSOover other optimization techniques.
机译:本文提出了一种新的感应电动机参数辨识技术。所提出的技术基于使用标准V / F逆变器的简单启动测试。将记录的启动电流与通过模拟感应电动机模型获得的启动电流进行比较。修改后的PSO优化用于找出最佳模型参数,该模型参数可最大程度地减小实测电流与模拟电流之间的平方和。将改进后的粒子群优化算法的性能与其他优化方法(包括线搜索,常规粒子群优化算法和遗传算法)进行了比较。仿真结果表明,所提出的技术能够捕获机器参数的真实值,并且使用改进的PSO获得的结果优于其他优化技术。

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