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基于解析Preisach模型的非晶合金磁滞特性模拟
被引量：
4
1
作者
余蓓
李晓露
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2022年第1期83-89,共7页
作为一种高磁导率、高频损耗低的软磁材料,非晶合金已广泛应用于高频变压器等电磁装置。如何准确、快速模拟其固有的磁滞特性对设备的优化设计具有重要意义。针对经典Preisach磁滞模型数值求解耗时、分布函数辨识复杂、模拟非晶合金磁...
作为一种高磁导率、高频损耗低的软磁材料,非晶合金已广泛应用于高频变压器等电磁装置。如何准确、快速模拟其固有的磁滞特性对设备的优化设计具有重要意义。针对经典Preisach磁滞模型数值求解耗时、分布函数辨识复杂、模拟非晶合金磁滞特性精度低等问题,提出了一种可准确快速模拟非晶合金磁滞特性的解析Preisach模型。首先针对非晶合金不可逆磁化分量分布函数,基于非晶合金磁滞特性曲线实验数据利用特殊解析函数进行拟合,然后在基于积分法得到闭合形式Everett函数的基础上构建了非晶合金不可逆磁化分量。引入了含参双曲正切函数表征非晶合金可逆磁化分量,继而通过线性叠加的方式得到了解析Preisach模型。将该模型对非晶合金磁滞特性模拟结果以及损耗计算结果与实验结果进行对比,发现相对误差小于10%,并且该模型数值求解简单、易于仿真实现,具有较高的准确性与实用性。
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关键词
非晶合金
PREISACH模型
解析函数
分布函数辨识
磁滞特性模拟
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职称材料
基于麻雀搜索与遗传算法的J-A磁滞模型参数辨识方法
被引量：
17
2
作者
李丹丹
吴宇翔
+1 位作者
朱聪聪
李仲康
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期4181-4188,共8页
Jlies-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中被广泛应用。针对当前J-A模型参数辨识所使用的混合优化算法存在的精度低、耗时久等问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和麻...
Jlies-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中被广泛应用。针对当前J-A模型参数辨识所使用的混合优化算法存在的精度低、耗时久等问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的混合优化算法,以实现对J-A磁滞模型参数的快速、精确辨识。在算法初期,采用Tent混沌映射提高GA的全局搜索精度,使其快速收敛至J-A磁滞模型参数的全局最优值所在区间;在满足切换准则后,将GA的当前解赋值给SSA;在算法后期,融合反向学习和高斯变异增强SSA的局部搜索能力,使其快速收敛于模型参数的全局最优值,从而得到一种适用于J-A磁滞模型参数精确辨识的混合优化算法。仿真分析和实验验证结果表明:与GA、SSA及现有的两种混合优化算法相比,该算法在辨识模型参数时收敛速度更快、辨识精度更高,且基于该算法所辨识参数生成的模拟磁滞曲线与实测磁滞曲线吻合较好,验证了该算法的实用性和有效性。
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关键词
J-A
磁滞
模型
遗传算法
麻雀搜索算法
参数辨识方法
混合优化算法
磁滞特性模拟
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职称材料
题名
基于解析Preisach模型的非晶合金磁滞特性模拟
被引量：
4
1
作者
余蓓
李晓露
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2022年第1期83-89,共7页
基金
国家电网公司科技项目(SGTJDK00DWJS1900100)。
文摘
作为一种高磁导率、高频损耗低的软磁材料,非晶合金已广泛应用于高频变压器等电磁装置。如何准确、快速模拟其固有的磁滞特性对设备的优化设计具有重要意义。针对经典Preisach磁滞模型数值求解耗时、分布函数辨识复杂、模拟非晶合金磁滞特性精度低等问题,提出了一种可准确快速模拟非晶合金磁滞特性的解析Preisach模型。首先针对非晶合金不可逆磁化分量分布函数,基于非晶合金磁滞特性曲线实验数据利用特殊解析函数进行拟合,然后在基于积分法得到闭合形式Everett函数的基础上构建了非晶合金不可逆磁化分量。引入了含参双曲正切函数表征非晶合金可逆磁化分量,继而通过线性叠加的方式得到了解析Preisach模型。将该模型对非晶合金磁滞特性模拟结果以及损耗计算结果与实验结果进行对比,发现相对误差小于10%,并且该模型数值求解简单、易于仿真实现,具有较高的准确性与实用性。
关键词
非晶合金
PREISACH模型
解析函数
分布函数辨识
磁滞特性模拟
Keywords
amorphous alloy
Preisach model
analytic function
identification of distribution function
hysteresis characteristics simulation
分类号
TM271 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于麻雀搜索与遗传算法的J-A磁滞模型参数辨识方法
被引量：
17
2
作者
李丹丹
吴宇翔
朱聪聪
李仲康
机构
郑州轻工业大学建筑环境工程学院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期4181-4188,共8页
基金
国家自然科学基金(51607157)
河南省高等学校重点科研项目计划(22A470014)。
文摘
Jlies-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中被广泛应用。针对当前J-A模型参数辨识所使用的混合优化算法存在的精度低、耗时久等问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的混合优化算法,以实现对J-A磁滞模型参数的快速、精确辨识。在算法初期,采用Tent混沌映射提高GA的全局搜索精度,使其快速收敛至J-A磁滞模型参数的全局最优值所在区间;在满足切换准则后,将GA的当前解赋值给SSA;在算法后期,融合反向学习和高斯变异增强SSA的局部搜索能力,使其快速收敛于模型参数的全局最优值,从而得到一种适用于J-A磁滞模型参数精确辨识的混合优化算法。仿真分析和实验验证结果表明:与GA、SSA及现有的两种混合优化算法相比,该算法在辨识模型参数时收敛速度更快、辨识精度更高,且基于该算法所辨识参数生成的模拟磁滞曲线与实测磁滞曲线吻合较好,验证了该算法的实用性和有效性。
关键词
J-A
磁滞
模型
遗传算法
麻雀搜索算法
参数辨识方法
混合优化算法
磁滞特性模拟
Keywords
J-A hysteresis model
genetic algorithm
sparrow search algorithm
parameter identification method
hybrid optimization algorithm
hysteresis characteristics simulation
分类号
TM271 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于解析Preisach模型的非晶合金磁滞特性模拟
余蓓
李晓露
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于麻雀搜索与遗传算法的J-A磁滞模型参数辨识方法
李丹丹
吴宇翔
朱聪聪
李仲康
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
17
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职称材料
已选择
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