改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识.pdf

2024 年第 2 期仪 表 技 术 与 传 感 器Instrument Technique and Sensor基金项目:国家自然科学基金项目(52077105)收稿日期:2023-07-17改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识曹永娟,陆壮壮,蔡 骏,贾红云南京信息工程大学自动化学院,江苏省大气环境与装备技术协同中心 摘要:为解决永磁同步电机参数辨识速度慢、精度不足等问题,提出一种融合云模型和混沌变异的海马优化算法。该算法以海马优化算法为基础,引入混沌映射和随机反向学习策略,改善种群初始空间分布;采用自适应云模型,解决算法收敛精度低和减少陷入局部最优情况;加入混沌映射和高斯变异调节种群分布,以提高算法全局和局部开发能力。通过采集电机电压、角速度等信息,在永磁同步电机辨识模型中,使用改进后的算法对电机参数进行辨识。由仿真和实验对比,验证改进后算法在永磁同步电机电气和机械参数辨识上,具有更快速、稳定和准确的辨识效果,且辨识误差均在 1.4%以内。关键词:永磁同步电机;参数辨识;海马优化算法;自适应云模型;混沌映射;高斯变异中图分类号:TM351 文献标识码:AMulti-parameter Identification of Permanent Magnet SynchronousMotor with Improved Sea-horse Optimization AlgorithmCAO Yongjuan,LU Zhuangzhuang,CAI Jun,JIA HongyunSchool of Automation,Nanjing University of Information Science&Technology,Jiangsu Provincial Collaborative Center for Atmospheric Environment and Equipment TechnologyAbstract:To address the slow speed and lack of accuracy in the parameter identification of permanent magnet synchronous mo-tor(PMSM),a sea-horse optimization algorithm integrating cloud model and chaotic variation was proposed.Based on the sea-horse optimization algorithm,the algorithm introduced chaotic mapping and stochastic inverse learning strategy to improve the initial spa-tial distribution of the population.The adaptive cloud model was adopted to solve the low convergence accuracy of the algorithm and reduce the falling into the local optimum;Chaotic mapping and Gaussian variation were incorporated to regulate the distribution of the population in order to improve the algorithms global and local development capability.By collecting the information of motor voltage and angular velocity,using the improved algorithm to identify the motor parameters in the PMSM identification model.From the simulation and experimental comparison,it is verified that the improved algorithm has a faster,more stable,and accurate recogni-tion effect in the recognition of electrical and mechanical parameters of PMSM,and the recognition errors are all within 1.4%.Keywords:permanent magnet synchronous motor;parameter identification;sea-horse optimizer;adaptive cloud model;chaotic mapping;Gaussian variation0 引言永磁同步电机(permanent magnet synchronous mo-tor,PMSM),因其自身结构简单、体积小和性能优良等优点,在工业等领域广泛应用1。然而,PMSM 在工作环境中会受到环境温度、电磁饱和、负载干扰等各种因素影响,导致电阻、电感、磁链等系数变化,进而影响控制系统的功能与稳定性。因此,PMSM 参数的快速、准确辨识,对提高 PMSM 控制效能具有关键性的意义。研究人员也逐渐重视 PMSM 参数辨识的研究,文献2使用改进最小二乘法对 PMSM 进行参数辨识,该算法虽实现简单,但计算量大、耗费时间。文献3采用卡尔曼滤波算法对 PMSM 进行参数辨识,该算法需提前知道 PMSM 参数,否则会影响辨识精度。文献4利用神经网络算法对 PMSM 进行参数辨识,该算法通过分步辨识和循环更新等方法寻找最优值,具有收敛速度快、参数准确等优点,但计算量大,在实际运用中存在难度。针对前述传统 PMSM 参数辨识方法的不足,研究人员开始将云启发式优化算法用于参数辨识中,并取得了不错的效果。文献5-7采用改进粒子群算法对 PMSM 进行参数辨识,该算法通过融入收敛因子、自适应模拟退火和小生境模型等方法,提升了 PMSM 参数97 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期辨识的收敛精度和速度。文献8使用改进灰狼优化算法对 PMSM 进行参数辨识,该算法通过引入 Levy 飞行,有效避免了算法出现陷入局部最优情况。文献9将克隆选择和差分进化算法融合,对 PMSM 进行参数辨识,该算法可提升全局和局部搜索效率。海马优化算法10(sea-horse optimizer,SHO),其灵感来自于海马群在自然界中的运动、捕食和繁殖行为。该算法具有全局和局部搜索效率高,前期收敛周期短等优点,但在迭代过程中,会出现局部最优,且算法前期收敛速度和算法精度还需提高。本文针对 SHO 算法易过度局部开发和辨识精度有待提升等问题,提出一种融合云模型和混沌变异的海马优化算法(cloud chaotic mutation sea-horse optimi-zation,CCMSHO)。在 d-q 轴坐标系下,通过建立PMSM 辨识模型,运用 CCMSHO 辨识出 PMSM 的 d、q轴电感,定子电阻,永磁体磁链,转动惯量和阻尼系数6 个参数。该算法采用 sin 混沌映射和随机反向学习策略使初始种群多样化;加入自适应云模型,提高算法全局和局部开发效率;在算法迭代后期,提高辨识精度的同时避免过度局部开发;通过 Tent 混沌映射和高斯变异对种群进行发散和聚集处理,提高算法收敛速度和精度。1 PMSM 数学模型本文在忽略 PMSM 涡流损耗、铁心磁滞损耗等因素下,通过 d-q 轴坐标系,建立 PMSM 的定子电压方程和机械运动方程:ud=Rsid+Lddiddt-Lqiqeuq=Rsiq+Lqdiqdt+Ldide+feTe=3pniq2id(Ld-Lq)+fJdmdt=Te-Bm-TL(1)式中:ud、uq、id、iq、Ld、Lq分别为 d、q 轴电压、电流和电感;Rs为定子电阻;f为永磁体磁链;e、m为 转子电角速度和机械角速度;pn为电机极对数;Te为电磁转矩;TL为负载扭矩;J 为转动惯量;B 为阻尼系数。在基于 PMSM 矢量控制策略下,待电机工作稳定时,did/dt、diq/dt 趋近于 0,可忽略不计,以 id=0 的电流控制策略,得到定子电压离散方程和机械运动离散方程:ud(k)=-Lqiq(k)e(k)uq(k)=Rsiq(k)+fe(k)Te(k)=3pniq(k)2fJm(k)Ts=Te(k)-Bm(k)-TL(2)式中:Ts为采样周期;m(k)为 k 时刻机械角速度增量,m(k)=m(k)-m(k-1)。为求解 Ld、Lq、f、Rs、B 和 J 6 个参数,需构造满秩方程组6。以 id0 电流控制策略,结合式(2)得到满秩方程:ud0(k)=-Lqiq0(k)e0(k)uq0(k)=Rsiq0(k)+fe0(k)ud1(k)=Rsid1(k)-Lqiq1(k)e1(k)uq1(k)=Rsiq1(k)+Ldid1(k)e1(k)+fe1(k)m0(k)=Te0(k)-TLB-m0(k)BTsJm1(k)=Te1(k)-TLB-m1(k)BTsJ(3)式中:ud0(k)、uq0(k)、iq0(k)、e0(k)、Te0(k)和 ud1(k)、uq1(k)、id1(k)、iq1(k)、e1(k)、Te1(k)分别为以在 id=0和 id=-2 A 控制策略下为例,在 t0t1和 t2t3采样的第 k 次数据,由图 1 数据采集策略图所示;m0(k)和m1(k)分别为第 k 周期两种控制策略下机械角速度增量;Ld、Lq、Rs、f、J、B 为需辨识参数。图 1 数据采集策略图2 改进海马优化算法2.1 原始海马优化算法海马优化算法10(SHO)模拟海马群在自然界中的运动、捕食和繁殖行为进行寻优。海马探索阶段主要负责全局探索,海马个体通过正态分布 h 选择运动模式进行位置更新。位置更新公式为08 第 2 期曹永娟等:改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识 Xt+1ij=Xtij+Levy()xyz(Xbestij-Xtij)+Xbestijh0Xtij+r(Xtij-tXbestij)lth0(4)式中:Xtij为第 t 次迭代时,第 i 只海马在 j 维中的位置;Xbestij为种群中最优位置;x、y、z 分别为 cos、sin 和,其中=uev,u=0.05,v=0.05,在0,2之间;r 为0,1之间随机数;l 为固定常数 0.05;h 为正态分布随机数,均值为 0,方差为 1;Levy()为莱维飞行分布函数,Levy()计算公式如式(5)所示,t为服从正态分布的布朗运动随机游走系数;t计算公式如式(6)所示。Levy()=s1(5)t=12exp-(Xtij)22(6)式中:为0,2之间控制参数;s 为固定常数 0.01;和 为0,1之间控制参数。计算公式为=(1+)sin22-12(1+2)(7)式中 为伽马函数。海马捕食阶段主要根据探索阶段选出的最优个体进行局部探索。该阶段采用捕食成功概率来选择不同运动模式,其中捕食成功概率超过 90%。海马捕食结果由随机值 r 确定。位置更新公式为Xt+1ij=(bestij-rXtij)+(1-)Xbestijr0.1(1-)(Xtij-rXbestij)+Xtijr0.1(8)随迭代线性减小,计算公式为=(1-tT)2tT(9)式中 T 为最大迭代次数。海马群繁殖阶段主要进行局部寻优。在该阶段,海马子代会随机继承探索和捕食阶段父母双方的基因,以寻找最优个体。具体位置更新公式为Xt+1ij=rXfij+(1-r)Xmij(10)式中:Xfij和 Xmij分别为海马雄性和雌性位置。2.2 改进海马优化算法2.2.1 sin 混沌映射和随机反向学习由式(4)可知,初始最优海马个体在海马探索阶段处于领导地位。为了使初始种群分布更均匀,提升前期收敛速度,本文使用 sin 混沌映射反向学习改善初始化种群分布11。sin 函数可以生成随机混沌序列Xn+1,用于初始化种群。具体生成公式为Xn+1=sin(Xn)0Xn1(11)式中:n 为种群数量;为0,1之间的控制参数。生成的混沌序列需要映射到种群,以实现对种群位置的更新。映射公式如下:Xij=lj+Xn+1(uj-lj)(12)式中:uj、lj分别为第 j 维上下界。为避免 sin 混沌映射生成种群存在局部集中,使用随机反向学习策略,对种群位置进一步更新。具体更新公式为Xfxij=uj+lj-rXijd(13)式中:d 为边界限制参数,d 在0.5,1之间。最后,将 sin 混沌映射和随机反向学习种群合并,得到初始化种群。2.2.2 自适应云模型云模型12常用于智能算法等场景。它用期望 Ex描述数值定性,熵 En 描述输出数值离散程度,超熵 He 描述输出数值随机性。云模型生成雨滴具体实现步骤如下:生成每个雨滴的正态分布随机熵 Eni为Eni=normrnd(En,He2)(14)生成每个雨滴的正态分布随机数 xi为xi=normrnd(Ex,Eni)(15)生成每个雨滴的隶属度 yi为yi=exp-(xi-Ex)2/2En2i(16)在云模型中,设置 Ex=3,En=0.4,He=0.2,生成1 000 滴雨滴。其中,Ex 为雨滴与设定量相似度的描述,将雨滴集中在设定量 3 附近;En 影响雨滴生成的离散程度;He 影响雨滴生成的随机性;雨滴分布状况如图 2 所示。图 2 雨滴分布状况由式(8)可见,海马捕食阶段主要是局部搜索。本文利用自适应云模型,可根据 的变化自适应地调节种群在空间位置的离散和聚集程度。具体变换公18 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期式如下:Ex=XbestijEn=He=10-bEnXt+1ij=Cloud(Ex,En,He)(17)式中:为0,1之间的控制参数;b 为正整数;Cloud为云模型函数。2.2.3 Tent 混沌映射和高斯变异由式(10)可知,海马子代随机继承父母双方基因。这意味着海马子代的适应度值很大程度上取决于父母双方位置的优劣。为了改善这一情况,在海马群繁殖阶段,本文加入 Tent 混沌映射11和高斯变异13。设 Ji为每只海马的适应度,Ja为总的海马群适应度均值。本文对 JiJa的海马使用 Tent 混沌映射使其向四周发散;对 JiJa的海马使用高斯变异使其向中心聚拢,最后将2 组海马群体分别进行繁殖,用于种群位置更新。由于 Tent 混沌映射在调节种群位置时,易缺乏随机性和出现不动点,因此,在其基础上加入随机变量,改进后公式为Xn+1=2Xn+r/q0Xn0.50.5Xn+r/q0.5Xn1(18)式中 q 为种群数量。接着将序列 Xn+1映射于种群位置,映射公式和式(12)相同。高斯变异调节种群位置公式为Xij=e(1+)Xij(19)式中:e 为0,1之间控制参数;为高斯分布随机数,均值为 0,方差为 1。2.2.4 CCMSHO 算法流程图根据上述改进策略,CCMSHO 工作流程图如图 3所示。图 3 CCMSHO 工作流程图3 基于 CCMSHO 的 PMSM 参数辨识为了将 PMSM 参数辨识转化为参数寻优问题,本文定义适应度函数如下:f1()=h1ud0(k)-ud0(k)2+h2uq0(k)-uq0(k)2+h3ud1(k)-ud1(k)2+h4uq1(k)-uq1(k)2(20)f2()=h5m0(k)-m0(k)2+h6m1(k)-m1(k)2(21)式中:h1、h2、h3、h4、h5、h6为适应度函数的权重系数,表示各参数的重要程度,h1、h2、h3、h4设置为 0.25,h5、h6为 0.5,使各参数重要性相同;ud0(k)、ud1(k)、uq1(k)、q1(k)、m0(k)、m1(k)为通过辨识模型式(3)计算的电压值和转速值。CCMSHO 算法通过计算适应度,对电气参数和机械参数进行分步辨识,避免同时辨识参数过多,导致参数辨识误差过大。当 f()越小,算法计算的辨识参数就越接近真实值。在获得电机数据和辨识参数后,本文将辨识模型产生的电压值和机械角速度带入适应度函数与真实值作差,然后,将得到的适应度值再次代入 CCMSHO 辨识算法中,求取最低适应度,得到PMSM 需要辨识的参数。基于 CCMSHO 的 PMSM 参数辨识具体工作原理如图 4 所示。图 4 PMSM 辨识原理图4 CCMSHO 算法仿真分析为验证 CCMSHO 算法在 PMSM 参数辨识上的性能,在 Maltab/Simulink 平台搭建了基于双闭环的PMSM 矢量控制仿真辨识模型,如图 5 所示。本次仿真实验中,仿真模型具体参数如表1 所示。设置电机保持转速 1 500 r/min,负载转矩为 5 Nm。在基于 PMSM 矢量控制策略下,令 id为 0 和-2 A,选择 PMSM 运行稳定后的 1 000 组数据,进行参数辨识。在 CCMSHO 算法中,设置种群数量为 40、迭代次数为100,上下边界为0,5。相同初始参数下,使用改进樽海鞘算法14(CSSA)、改进蚁狮算法15(CALO)及原始海马优化算法(SHO)与 CCMSHO 进行算法性能28 第 2 期曹永娟等:改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识 图 5 PMSM 矢量控制系统仿真模型对比。为避免随机性误差,将各算法在相同运行条件下,使用同样的数据单独运行 15 次,将其平均值作为最终算法辨识值。表 1 PMSM 参数极对数额定功率/kW额定转速/(rmin-1)额定线电压/V定子电阻Rs/d 轴电感Ld/mHq 轴电感Lq/mH永磁体磁链f/Wb阻尼系数B/(Nmms)转动惯量J/(gm2)432 0003000.273.67.20.1482.9 如表 2 所示,4 种算法辨识出的参数都能在真实值附近,但 CCMSHO 的适应度值要小于 SHO、CSSA和 CALO 的适应度值,且辨识出的 Rs、Ld、Lq、f、B 和 J均比其他 3 种算法误差小,表明 CCMSHO 的辨识效果要比其他 3 种算法好。因此,在相同的运行环境下,CCMSHO 算法在 PMSM 参数辨识上比其他 3 种算法更精确和稳定。表 2 4 种算法仿真结果对比算法Rs/误差/%标准差/10-3Ld/mH误差/%标准差/10-4Lq/mH误差/%标准差/10-5SHO0.279 53.5016.003.6561.562.3607.1380.868.65CSSA0.273 81.4013.003.6441.221.2307.2300.424.23CALO0.267 80.818.963.5760.670.8637.2200.282.13CCMSHO0.271 50.564.833.6090.250.4327.2100.141.21算法f/Wb误差/%标准差/10-3平均适应度值/10-2B/(Nmms)误差/%标准差/10-5J/(gm2)误差/%标准差/10-5平均适应度值SHO0.138 60.972.63116.28.1011.2613.52.9491.6916.34.646CSSA0.140 40.291.8365.47.9340.838.232.9321.106.224.323CALO0.139 70.211.2443.38.0610.765.232.9250.864.364.252CCMSHO0.140 20.140.8121.28.0420.533.232.9090.312.233.8625 实验与分析5.1 实验平台与方案本部分通过实验检验了 CCMSHO 在实际 PMSM参数辨识中的优越性。图 6 是搭建的电机实验平台,以 DSP28335 为电机控制核心,包括 PMSM、直流电源、DSP 控制板、保护电路等。待电机稳定工作时,采集电机电压、电流、角速度等信息并结合 PMSM 数学模型,对采样数据进行 Clark 和 Park 变换,通过 CAN总线将数据传输至计算机,计算机利用 CCMSHO 算法对 PMSM 进行多参数辨识。5.2 实验结果与分析利用图 6 中的实验平台进行 PMSM 参数辨识实验,实验参数与仿真时一致。将各算法在相同运行环境下,取 PMSM 运行稳定后的 1 000 组数据进行独立辨识 15 次,取均值为最后结果,以保证辨识结果的准确性。38 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期图 6 电机实验平台实验电气参数辨识结果如图 7 所示,图 7(a)中 4种算法都能在 100 次内收敛到 最终结果。其中,CCMSHO 在第38 次迭代时开始收敛,而其余3 种算法皆在 60 次后开始收敛。相比其他 3 种算法,CCMSHO在迭代前期有着更快的辨识速度,并且最后的适应度值也更低。图 7(b)图 7(e)分别是电机电气参数Rs、Ld、Lq和 f辨识曲线,从辨识曲线可以看出,4 种算法最终都可以逼近真实值,且都有较好的整体收敛能力。CCMSHO 相较于 SHO、CSSA 和 CALO 性能而言,有较强的优势,均能在40 次内开始收敛,且收敛精度也比其余3 种算法精度更高,结果波动更低。因此,CCMSHO 相较于 SHO、CSSA 和 CALO 算法有着更高的参数辨识精度、更快的收敛速度。(a)适应度曲线(b)定子电阻辨识曲线(c)d 轴电感辨识曲线(d)q 轴电感辨识曲线(e)永磁体磁链辨识曲线图 7 电气参数算法辨识图 图 8(a)为机械参数适应度曲线,由于辨识参数变少,算法收敛速度也变快了。其中 CCMSHO 在迭代到第 16 次左右时开始收敛,相比其他 3 种算法,迭代前期有更快的收敛速度,且最后结果更加准确。进一步说明 CCMSHO 在 PMSM 参数辨识上的优越性。图 8(b)图 8(c)分别为电机机械参数 B 和 J 辨识曲线,从最后结果可以看出,各算法皆可在迭代 100 次内完成对参数的辨识,且都接近真值,但可明显看出CCMSHO 在参数辨识上有更好的辨识效果。48 第 2 期曹永娟等:改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识(a)适应度曲线(b)阻尼系数辨识曲线(c)转动惯量辨识曲线图 8 机械参数算法辨识图 实验具体数据如表 3 所示,4 种算法对 PMSM 进行参数辨识的结果均在真实值附近,且误差不大。对比各算法电气参数和机械参数平均适应度,4 种算法中,CCMSHO 对应的适应度值最低,且辨识出的参数与真值之间的误差皆小于其他 3 种算法,各参数误差也均保持在 1.4%以内,可见改进后的 CCMSHO 算法比SHO、CSSA 和 CALO 精度更高。因此,验证 CCMSHO在 PMSM 参数辨识性能效果上,最终要优于 SHO、CSSA 和 CALO,拥有更好的全局、局部探索能力、更高的辨识精度和更佳的运用意义。6 结束语本文在 d-q 坐标系下,建立了 PMSM 参数辨识模型,并运用 CCMSHO 算法对 PMSM 进行了多参数辨识。从仿真结果看,CCMSHO 算法通过使用自适应云模型、Tent 混沌映射和高斯变异策略,有效地提高了算法开发效率和收敛精度,避免过度局部开发,且在辨识精度上高于 SHO、CSSA 和 CALO,验证了算法改进的有效性。从算法电气参数和机械参数适应度曲线看,使用 sin 混沌映射和随机反向学习策略初始种群的 CCMSHO 比其他 3 种算法前期收敛速度更快、更稳定,体现初始化种群对算法初始阶段优化影响很大。从实验各参数辨识曲线和结果来看,CCMSHO 辨识出的参数更快速、准确和稳定,且各项参数误差均在1.4%以内,具有更好的辨识效果,从而为 PMSM 高性能控制和求解优化问题提供手段。本文取 15 次运行结果作为最终结果,因此最终结果会有所波动,但不影响本文的结果。本文研究方案依然存在很多问题值得继续探索,如电机工况和参数发生变化时,算法的辨识跟踪效果是否发生变化,值得继续深度研究。参考文献:1 李涛,谷鑫,李新旻,等.内置式永磁同步电机电流相角自适应弱磁控制J.电工电能新技术,2019,38(10):38-45.2 ZENG Q Y,ZHANG Q,WU Y,et al.Parameter identification of surface mount permanent magnet synchronous motor based on recursive least square methodC.2020 Chinese Automa-tion Congress,2020.表 3 4 种算法实验结果对比算法Rs/误差/%Ld/mH误差/%Lq/mH误差/%f/Wb误差/%平均适应度值/10-2B/(Nmms)误差/%J/(gm2)误差/%平均适应度值SHO0.258 64.223.5272.037.3512.100.142 21.5721.218.2292.862.8302.415.312CSSA0.278 43.113.6571.587.0751.740.142 01.4313.598.1862.332.9622.145.186CALO0.264 71.963.5491.427.0851.600.141 71.216.558.1481.852.9481.665.128CCMSHO0.266 41.333.5740.727.2610.850.138 70.932.578.0971.212.9301.035.087(下转第 92 页)58 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期利用 FPGA 硬件并行处理的优势,对以太网协议进行一体化设计,以纯硬件的方式实现了千兆以太网通信功能。经 RTL 仿真及 FPGA 硬件测试,本次设计的千兆以太网通信模块能正常实现以太网通信功能,还可支持 MAC 地址、IP 地址的重配置,适用于实时性要求较高且低成本的场合。参考文献:1 冯文.基于 EtherCAT 通信的多轴运动实时控制系统研究与设计D.镇江:江苏科技大学,2021.2 MAHMOODI M R,SAYEDI S M,MAHMOODI B.Reconfig-urable hardware implementation of gigabit UDP/IP stack based on spartan-6 FPGAC./2014 6th International Conference on Information Technology and Electrical Engi-neering(ICITEE),2014:1-6.3 吴云,徐建明,俞立,等.嵌入式三轴运动控制系统的以太网通信实现J.计算机测量与控制,2012,20(7):1846-1848.4 KOUTY S Y.Multilayer secure hardware network stack using FPGA C./2020 3rd International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems(ISRITI),2020:439-444.5 韩剑南,胡辽林.基于 FPGA 和 UDP/IP 协议的千兆网络图传系统J.计算机系统应用,2018,27(3):99-104.6 KAO Y C,CHEN H A,MA H P.An FPGA-based high-frequency trading system for 10 gigabit ethernet with a latency of 433 ns C./2022 International Symposium on VLSI Design,Automation and Test(VLSI-DAT),2022:1-4.7 熊光阳,王野,李志茹,等.基于 FPGA 的千兆 UDP/IP 协议栈的实现及其在高速图像传输中的应用J.仪器仪表用户,2020,27(3):38-41.8 郑瑞,肖顺文,王涌.基于 FPGA 的千兆以太网实时图像采集与传输系统设计J.西华师范大学学报(自然科学版),2022,43(3):349-354.9董永吉,王钰,袁征.基于 FPGA 的万兆以太网 UDP_IP硬件协议栈设计与实现J.计算机应用研究,2022,39(8):2465-2468.10 黄梓昂,马殿光,唐厚君.基于 COS 的多轴运动控制器的通信模型J.测控技术,2019,38(1):136-139.11 杨亮亮,黄坤,张莉敏,等.基于嵌入式网络协议栈的多轴运动控制卡通信系统设计J.软件工程,2021,24(5):13-16.12黄坤.基于以太网的多轴运动控制系统设计与实现D.杭州:浙江理工大学,2021.13 魏晓艳.基于 FPGA 的千兆以太网数据通信接口设计与实现J.微型电脑应用,2022,38(5):69-72.14 高尚尚,王新宇,王小丫,等.基于以太网传输的图像处理系统设计及 FPGA 实现J.计算机测量与控制,2022,30(7):213-218.15 郭晋,王代华,刘彬,等.基于千兆以太网的多通道冲击波超压系统设计J.现代电子技术,2022,45(10):31-35.作者简介:苏国旺(1999),硕士研究生,主要研究方向为以太网控制器以及神经网络加速器。E-mail:2499464536 张俊(1973),研究员,博士,主要研究领域为运动控制芯片设计、RISC-V 处理器设计以及神经网络加速器设计等。E-mail:junzhang (上接第 85 页)3 林辉,吕帅帅.基于双 STF-UKF 算法的永磁同步电机参数联合估计J.东南大学学报(自然科学版),2016,46(1):49-54.4 王利辉,张旭,张伟锋.基于神经网络的永磁同步电机参数辨识J.电力电子技术,2020,54(5):47-49.5 ZHOU S,WANG D,LI Y.Parameter identification of permanent magnet synchronous motor based on modified fuzzy particle swarm optimizationJ.Energy Reports,2023,9:873-879.6 SU G,WANG P,GUO Y,et al.Multi-parameter identification of permanent magnet synchronous motor based on model refe-rence adaptive system-simulated annealing particle swarm optimization algorithmJ.Electronics,2022,11(1):159.7 刘细平,胡卫平,邹永玲,等.改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识J.电机与控制学报,2020,24(7):112-120.8 张铸,姜金美,张小平.改进灰狼优化算法的永磁同步电机多参数辨识J.电机与控制学报,2022,26(10):119-129.9 陈强,傅煜,蔡琦盼.基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识J.传感器与微系统,2022,41(1):135-137.10 ZHAO S,ZHANG T,MA S,et al.Sea-horse optimizer:a no-vel nature inspired metaheuristic for global optimization problems J.Applied Intelligence,2023,53:11833-11860.11 蒋宇飞,许贤泽,徐逢秋,等.多策略融合改进的自适应蜉蝣算法J/OL.北京航空航天大学学报:1-142023-04-14.https:/doi.org/10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0492.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0492.12 李德毅,刘常昱.论正态云模型的普适性J.中国工程科学,2004(8):28.13 WU K,YANG M.Alternative c-means clustering algorithmsJ.Pattern Recognition,2002,35(10):2267-2278.14 谢国民,赵德建.改进蚁狮算法的永磁同步电机多参数辨识J.电力系统及其自动化学报,2023,35(6):66-72.15 张铸,张仕杰,饶盛华,等.改进樽海鞘群算法的永磁同步电机多参数辨识J.电机与控制学报,2022,26(8):139-146.作者简介:曹永娟(1979),副教授,博士,主要研究方向为新型永磁电机优化设计及控制。E-mail:陆壮壮(1999),硕士研究生,主要研究方向为新型永磁电机优化设计及控制。E-mail:m19851781882 29