Numer: 11/2022 Str. 277
Autorzy: Tadeusz Białoń :
Tytuł: Optymalizacja wzmocnień obserwatora Luenbergera silnika indukcyjnego metodą roju cząstek
Streszczenie: W artykule opisano eksperymenty z doborem wzmocnień obserwatora zmiennych stanu silnika indukcyjnego przy wykorzystaniu metody optymalizacyjnej opartej na roju cząstek (PSO). W badaniach skupiono się na porównaniu różnych wersji algorytmu PSO, poddając optymalizacji funkcję celu o zawsze takich samych parametrach. Przeanalizowano trzy różne metody uczenia, GB (Global Best), LB (Local Best) oraz FIPS (Fully Informed Particle Swarm). Dwie ostatnie metody działają w oparciu o zadaną topologię roju, do wyboru spośród kraty pierścieniowej, kraty Von Neumanna oraz FDR (Fitness Distance Ratio). Przeanalizowano zagadnienia zbieżności i stabilności algorytmu, zależne od parametrów takich jak współczynnik uczenia.
Słowa kluczowe: Optymalizacja rojem cząstek, obserwator Luenbergera, silnik indukcyjny.