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改进的感应电机参数估计技术:使用混合算法

Improved Parameter Estimation Techniques for Induction Motors using Hybrid Algorithms

Julius Susanto, Syed Islam

AI总结:

本文研究了牛顿-拉夫森、Levenberg-Marquardt、阻尼牛顿-拉夫森和遗传算法在估计感应电机等效电路参数中的性能,并提出了一种结合下降和自然优化算法优势的混合算法,通过仿真显示其在收敛性和平方误差率上优于传统算法。

摘要:

本文研究了牛顿-拉夫森、Levenberg-Marquardt、阻尼牛顿-拉夫森和遗传算法在估计感应电机等效电路参数中的性能。提出了一种新的混合算法,结合了下降和自然优化算法的优点。通过计算机仿真,证明该混合算法在收敛性和平方误差率上显著优于传统算法。所有算法均在包含6,380台IEC(50Hz)和NEMA(60Hz)电机的大型数据集上进行了测试。

英文摘要:

The performance of Newton-Raphson, Levenberg-Marquardt, Damped Newton-Raphson and genetic algorithms are investigated for the estimation of induction motor equivalent circuit parameters from commonly available manufacturer data. A new hybrid algorithm is then proposed that combines the advantages of both descent and natural optimisation algorithms. Through computer simulation, the hybrid algorithm is shown to significantly outperform the conventional algorithms in terms of convergence and squared error rates. All of the algorithms are tested on a large data set of 6,380 IEC (50Hz) and NEMA (60Hz) motors.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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