在应用Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时,需对J-A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨.针对目前辨识方法存在的计算时间长和寻优能力差等问题,提出了一种改进的粒子群算法对J-A磁滞模型中的关键参数进行辨识.该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中,通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力,从而提高J-A磁滞模型关键参数辨识的准确度.文中对比分析了所提改进算法(GSS-PSO)与其他智能算法对J-A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度.结果表明,改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小,且识别效率较高,证明了该算法在J-A磁滞模型参数辨识中的准确性和有效性.
Jiles-Atherton磁滞模型 改进粒子群算法 参数辨识 磁滞回线