【摘 要】
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针对应用群智能算法对永磁同步电机（PMSM）的进行参数辨识后期容易陷入局部最优，从而导致辨识精度差的问题，提出了一种融合小生境技术的改进细菌觅食算法（MBFA）。该方法通过构建目标追踪函数，利用电机电压、电流和转速等可以直接测量的信号实现对电机d轴电感、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链的快速、准确辨识。辨识过程中通过引入格型准则对目标解空间进行拟蒙特卡罗采样提高了算法的全局搜索能力；基于小生境技术进
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2019YFB1600800）； 国家自然科学基金资助项目（62103061）； 中国博士后科学基金资助项目（2022M720534）； 陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2021JQ-287，2021JQ-252）； 长安大学中央高校
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针对应用群智能算法对永磁同步电机（PMSM）的进行参数辨识后期容易陷入局部最优，从而导致辨识精度差的问题，提出了一种融合小生境技术的改进细菌觅食算法（MBFA）。该方法通过构建目标追踪函数，利用电机电压、电流和转速等可以直接测量的信号实现对电机d轴电感、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链的快速、准确辨识。辨识过程中通过引入格型准则对目标解空间进行拟蒙特卡罗采样提高了算法的全局搜索能力；基于小生境技术进行的在线多种群协同搜索策略提高了算法的搜索效率和寻优精度；最后通过引入一种种群实时监测和动态更新机制保证了算法在整个寻优过程的鲁棒性。仿真和实验结果表明，所提算法在参数辨识的快速性、准确性、稳定性方面均表现优越，辨识结果能够满足对永磁同步电机进行建模和仿真的精度要求。
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