基于混合式BPNN/PSO-MRAS的永磁同步电机参数在线辨识

宋诗雨; 吴永斌; 尹海韬; 贾萍; 徐政

doi:10.20204/j.sp.2026.04014

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基于混合式BPNN/PSO-MRAS的永磁同步电机参数在线辨识

电力系统数字化与人工智能 | 更新时间：2026-04-20

- 基于混合式BPNN/PSO-MRAS的永磁同步电机参数在线辨识
- Online Parameter Identification of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Hybrid BPNN/PSO-MRAS
- 智慧电力 2026年54卷第4期页码：111-118
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2026.04014
  中图分类号：
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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宋诗雨,吴永斌,尹海韬,贾萍,徐政.基于混合式BPNN/PSO-MRAS的永磁同步电机参数在线辨识[J].智慧电力,2026,54(4):111-118.

doi:10.20204/j.sp.2026.04014
宋诗雨,吴永斌,尹海韬,贾萍,徐政.基于混合式BPNN/PSO-MRAS的永磁同步电机参数在线辨识[J].智慧电力,2026,54(4):111-118. DOI： 10.20204/j.sp.2026.04014.

doi:10.20204/j.sp.2026.04014 DOI：

摘要

为解决永磁同步电机参数辨识中模型参考自适应法（MRAS）自适应律参数整定困难问题，提出一种基于混合式反向传播神经网络（BPNN）及粒子群算法（PSO）的MRAS参数分步辨识策略。该策略采用“离线训练-在线辨识”的方式，利用BPNN与PSO对传统MRAS的自适应律进行改进，从而避免复杂的参数整定过程。在MATLAB/Simulink仿真平台上，将所提策略与现有MRAS分步辨识策略进行对比分析。仿真结果表明，在复杂工况下，该策略具有更高的辨识精度、更快的辨识速度及更强的鲁棒性。

Abstract

To address the difficulty in parameter tuning of the adaptive law in the model reference adaptive system (MRAS) for parameter identification of permanent magnet synchronous motors

a stepwise parameter identification strategy for MRAS based on a hybrid back propagation neural network and particle swarm optimization is proposed. This strategy adopts an “offline training- online identification”approach

improving the adaptive law of the conventional MRAS using a back propagation neural network and particle swarm optimization algorithm

thereby avoiding the complex parameter tuning process. On the MATLAB/Simulink simulation platform

the proposed strategy is compared and analyzed with existing stepwise MRAS identification strategies. Simulation results show that under complex operating conditions

the proposed strategy achieves higher identification accuracy

faster identification speed

and stronger robustness.

关键词

Keywords

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