【摘 要】
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基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于随机性优化
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）,全球能源互联网研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0903904),国家自然科学基金(51677064)资助项目
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基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于随机性优化算法--模拟退火(SA)与确定性优化算法--Levengerg-Marquardt(L-M)混合的J-A模型参数提取方法,该方法综合了SA算法全局搜索能力强以及L-M算法局部收敛速度快的优点。在迭代优化初期,采用SA算法快速锁定J-A模型参数的优化区域;继而根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前解赋予L-M算法;针对基于传统L-
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