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基于随机性与确定性混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取
被引量：
36
1
作者
刘任
李琳
+2 位作者
王亚琦
韩钰
刘洋
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期2260-2268,共9页
基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A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,提出一种基于随机性优化算法--模拟退火(SA)与确定性优化算法--Levengerg-Marquardt(L...
基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A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,提出一种基于随机性优化算法--模拟退火(SA)与确定性优化算法--Levengerg-Marquardt(L-M)混合的J-A模型参数提取方法,该方法综合了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。在迭代优化初期,采用SA算法快速锁定J-A模型参数的优化区域;继而根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取J-A模型参数出现的病态矩阵问题,该文将J-A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J-A模型参数快速辨识的归一化L-M算法,该算法在接收到SA算法提供的优化解后,将其作为该算法局部搜索的初始值。仿真及实验结果表明,所提混合算法兼具收敛速度快、提取精度高的优异性能。
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关键词
J-A磁滞模型
参数提取
随机性
优化
算法
确定性优化算法
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职称材料
题名
基于随机性与确定性混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取
被引量：
36
1
作者
刘任
李琳
王亚琦
韩钰
刘洋
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
全球能源互联网研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期2260-2268,共9页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0903904)
国家自然科学基金(51677064)资助项目
文摘
基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A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,提出一种基于随机性优化算法--模拟退火(SA)与确定性优化算法--Levengerg-Marquardt(L-M)混合的J-A模型参数提取方法,该方法综合了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。在迭代优化初期,采用SA算法快速锁定J-A模型参数的优化区域;继而根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取J-A模型参数出现的病态矩阵问题,该文将J-A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J-A模型参数快速辨识的归一化L-M算法,该算法在接收到SA算法提供的优化解后,将其作为该算法局部搜索的初始值。仿真及实验结果表明,所提混合算法兼具收敛速度快、提取精度高的优异性能。
关键词
J-A磁滞模型
参数提取
随机性
优化
算法
确定性优化算法
Keywords
J-A hysteresis model
parameter extraction
stochastic algorithm
deterministic algorithm
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机性与确定性混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取
刘任
李琳
王亚琦
韩钰
刘洋
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
36
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