基于 PSO 优化的混合励磁发电机分段非线性磁链建模方法研究

《Energies》：Magnetic Saturation Parameter Identification of Hybrid Excitation Generator Based on Particle Swarm Optimization

　　

摘要

混合励磁发电机具有较高的功率密度和可调的磁场，因此在体积和重量有严格限制的发电应用中具有吸引力。然而，在强磁场激励条件下，铁芯的深度饱和会导致气隙磁链与场电流之间存在强烈的非线性关系，这使得传统的线性模型在饱和区域出现较大误差。为了解决这个问题，本文提出了一种基于分段非线性函数的方法来拟合磁饱和特性。该方法利用函数的非线性趋势构建了一个分析模型，可以描述线性和深度饱和区域内的磁链-电流关系。然后通过求解一个最小化输出电压误差平方和的优化问题来确定模型参数。针对这种多模态参数空间中的初始值依赖性和局部最优值问题，采用了粒子群优化（PSO）算法进行全局搜索。使用混合励磁发电机的实验数据作为验证样本。结果表明，通过PSO优化的非线性模型能够准确拟合整个电流范围内的磁链变化，误差从7.78%降低到约1%。所提出的模型形式简洁，计算量小，可以直接用作混合励磁发电机性能分析的精确分析方法，具有良好的工程应用价值。