科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在对变压器的精确建模中，铁磁材料特性的表示是一大关键点。J-A磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点，在研究中得到广泛应用。针对现有J-A模型参数辨识所使用的优化算法存在精度低、耗时久等问题，本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法，以实现对J-A磁滞模型参数的快速、精确辨识。该方法融合混沌映射、精英反向学习及自适应权重，能使算法具有很好的全局搜索能力与局部搜索能力，将待求值快速收敛于全局最优值。本文使用该算法对磁滞曲线的J-A磁滞模型参数进行辨识，然后基于所得到的参数对磁性材料的磁滞特性进行模拟，并将模拟结果与其他算法的模拟结果进行了对比分析。结果表明，使用该算法辨识模型参数时收敛速度更快、辨识精度更高，且基于该算法所辨识的参数模拟磁滞回线与实测曲线吻合较好，验证了该算法的实用性、有效性与优越性。
- 单位
