Resumen

La precisión del modelo del núcleo magnético es importante para el análisis y el diseño del sensor de puerta de flujo. El modelo Jiles-Atherton (modelo J-A) es el más utilizado para describir las características de histéresis del núcleo de la puerta de flujo. Pero los parámetros del modelo J-A son difíciles de identificar. En este trabajo se propone el Algoritmo de Optimización de la Mosca de la Fruta (FOA) para identificar los parámetros del modelo J-A. Con el fin de mejorar el rendimiento de la identificación, se aplica un Algoritmo de Optimización de la Mosca de la Fruta Modificado (MFOA) para extraer los parámetros del núcleo de la compuerta de flujo. La eficacia del MFOA se verifica mediante cinco funciones de prueba típicas. Se discute la influencia del factor de variación h en el rendimiento del MFOA. Se estudia el impacto del factor de variación h en la extracción de parámetros del bucle de histéresis. Se demuestra que MFOA con una selección apropiada del factor de variación h obtendrá un mejor rendimiento en la precisión, la estabilidad y el tiempo de simulación en comparación con los de PSO y FOA.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:factor de variación h, modelo a, mfoa, flujo, parámetros, núcleo de compuerta, algoritmo de optimización de la mosca de la fruta, algoritmo de optimización de la mosca de la fruta modificado, modelo de núcleo magnético, funciones de prueba típicas
• Keywords:variation factor h, a model, mfoa, flux, parameters, gate core, fruit fly optimization algorithm, modified fruit fly optimization algorithm, magnetic core model, typical test functions