【摘 要】
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利用Energetic磁滞模型进行磁滞特性模拟的首要任务在于模型参数的精确快速辨识.该文针对现有Energetic磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市昌平区,102206
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利用Energetic磁滞模型进行磁滞特性模拟的首要任务在于模型参数的精确快速辨识.该文针对现有Energetic磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)算法与Levenberg-Marquardt(L-M)混合算法的Energetic模型参数提取方法,其综合SA算法全局搜索能力强,以及L-M算法局部收敛速度快的优点.在混合算法迭代初期,采用SA算法快速锁定全局最优解所在区域;而后,根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前最优解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取Energetic模型参数出现的病态矩阵问题,该文将该模型参数的灵敏度函数矩阵进行归一化处理,从而推导出适用于Energetic模型参数快速提取的归一化L-M算法.归一化L-M算法在接收到SA算法提供的最优解后,将其作为初始值,快速收敛于全局最优解.仿真及实验结果表明,该文所提混合算法同时具有收敛速度快、提取精度高的优异性能,可实现Energetic模型参数的准确快速辨识.
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