多目标差分进化算法改进与电工钢片磁致伸缩模型参数辨识
Improvement of Multi-objective Differential Evolution Algorithm and Parameters Identification of Magnetostriction Model of Electrical Steel Sheet作者机构: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 先进输电技术国家重点实验室(智能电网研究院有限公司)北京市昌平区102209
出 版 物:《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)
年 卷 期:2024年第44卷第5期
页 面:2047-2057,I0033页
核心收录:
学科分类:080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程(可授工学、理学学位)] 080502[工学-材料学]
基 金:国家重点研发计划项目(2021YFB2401703) 国家自然科学基金项目(52177005)
主 题:电工钢片 磁致伸缩模型 参数辨识 多目标差分进化算法 Jiles-Atherton-Sablik模型 Energetic磁滞模型
摘 要:准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参数辨识转换为多目标优化问题。以磁滞回线和磁致伸缩曲线的均方根误差作为待优化的2个目标,建立参数辨识的多目标优化数学模型。基于该模型,从控制参数自适应技术、变异算子改进策略以及选择算子改进策略3个方面对多目标差分进化算法进行改进,从而提出一种采用改进多目标差分进化算法的磁致伸缩模型参数辨识方法。通过与现有方法对比,该文方法的磁滞回线求解精度提升17.84%,磁致伸缩曲线求解精度提升13.60%,辨识速度提升41.57%。