Identyfikacja modelu matematycznego silnika PMSM z zastosowaniem algorytmu hybrydowego

Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika synchronicznego ze wzbudzeniem od magnesów trwałych PMSM (ang. Permanent Magnet Synchronous Motor). Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono na podstawie minimalizacji przyjętego wskaźnika jakości, tj. błędu średniokwadratowego amplitudy prądu stojana oraz prędkości kątowej w oparciu o zastosowanie algorytmu hybrydowego. Algorytm hybrydowy stanowi połączenie algorytmu genetycznego (pierwszy etap procedury identyfikacji) i klasycznej metody optymalizacji statycznej Boxa (drugi etap procedury identyfikacji). Analizowano problem zbieżności i dokładności procesu identyfikacji oraz niezbędny nakład obliczeń. Tego typu połączenie zapewnia wykorzystanie zalet obu metod, a więc skuteczności algorytmu genetycznego w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni jak również dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu minimum globalnego.

---

This paper presents parametric identification of permanent magnet synchronous motor mathematical model (PMSM). The identified parameters of mathematical model of motor was determined as the result of minimization of performance index, such as mean-square error of stator current and angular velocity with the use of hybrid algorithm. The hybrid algorithm is a combination of genetic algorithm (first stage of identification procedure) and classical static optimization Box's method (second stage of identification procedure). The optimization method with regard to convergence and accuracy of the parametric identification process and the time of numerical calculations was analyzed. Such approach allows to the use of quality of both methods, so global capabilities of the genetic algorithm and good convergence of the classical method in surroundings of the global minimum point.