Xiaoliang Yang · Jihao Zhan · Yongpeng Shen · Pu Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月

为提高表贴式永磁同步电机（SPMSM）参数辨识的精度，本文提出了一种改进的浣熊优化算法（SROA）。该算法通过引入迁移优化策略、最优浣熊随机交互策略以及多维单向启发式自学习策略，有效提升了原始算法的寻优性能，为电机控制系统的精确建模提供了高效的参数辨识手段。

解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的参数辨识，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动控制部分）以及风电变流器业务具有一定的技术关联性。精确的参数辨识是实现高性能电机矢量控制的基础，有助于提升变流器在动态响应和效率优化方面的表现。建议研发团队关注该算法在变流器嵌入式系统中的计算开销，评估其在实时控制...