Levenberg-Marquardt算法优化的直流电感器电感与电阻精准测算法

本文主要探讨了如何利用Levenberg-Marquardt算法（L-M算法）进行直流电感器的电感和直流电阻的精确测量。传统电感测量方法主要针对交流电感，但在直流状态下，由于磁化效应，电感值会因激励电流的不同而变化，使得直接使用LCR电桥等方法测量变得困难。针对这个问题，研究者提出了一个创新的方法，即通过设计智能直流电感测试仪，结合LCR电路的零输入电流响应特性。 在测量原理部分，文章阐述了LCR二阶电路在零输入条件下的电流时间函数参数关系计算。考虑到电容器的实际效应，电容器被模型化为包含电容、等效漏电阻、分布电感和引线金属损耗电阻等多个组件。在低频范围内，电容的损耗逐渐减小，而在高频时则增加。为了克服这种复杂性，文中采用L-M算法来处理这些非线性关系，通过逐点计算，有效地解决了直流电感器的参数估计问题。 L-M算法是一种混合型优化算法，它结合了梯度下降法的快速收敛性和拟牛顿法的局部精细搜索，特别适用于参数估计问题。与电压响应的L-M算法和差分算法相比，这种方法具有更高的估计精度，并且能够有效抵抗数据噪声的影响。通过测量电感端电压和回路电流，提出的测量系统操作简便，适合于直流大电感的测量，弥补了国内市场上直流电感大电感虚拟仪器系统的不足。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于L-M算法的直流电感器测量方法，不仅提高了测量的精度和鲁棒性，还简化了测量过程，为直流电感的高效、准确检测提供了新的解决方案。这对于电力自动化设备中的直流电感参数控制和故障诊断具有重要意义。