滕峰成，王珊珊，杨雪璠，吕登岩

(燕山大学 电气工程学院，河北 秦皇岛 066004)

1 引 言

电力设备的安全在线监测在电力系统安全、经济、稳定的运行中起着至关重要的作用。其中电流检测技术的精确度和可靠性直接影响继电保护系统的运行，而传统的电磁式电流互感器已难以满足电网发展的需求[1]。光学电流传感器以其抗电磁干扰能力强、绝缘性能好、耐高温、耐腐蚀等优点，非常适用于环境复杂的电力系统中[2]。超磁滞伸缩材料(giant magnetostrictive material，GMM)具有频响速度快、能量转换率高等优点，广泛应用于各种驱动和换能领域[3，4]；光学材料中的光纤布拉格光栅(fiber bragg grating，FBG)线性响应好、机械强度高、动态范围宽，可靠实用[5]。GMM-FBG电流传感器将GMM和FBG结合起来作为传感单元进行电流测量。然而，GMM作为一种铁磁性材料，本身固有的磁滞非线性会影响电流传感器的输出，降低系统传感精度。因此，需要建立准确的GMM磁滞模型。

近年来，J-A理论基于材料的物理特性从磁畴机理和能量变化的角度阐述了磁滞特性，被广泛用于铁磁材料的磁滞建模中[6～10]：文献[9]提出了一种动态J-A模型，并以330 kV P级电流互感器为例，搭建了大通流的动态模拟试验平台，验证模型的可靠性；文献[10]采用了人工鱼群与Levenberg-Marqardt混合算法对J-A模型进行了参数辨识，但是实验只能用于频率5 Hz以内的情况下。

为减小由磁滞引起的测量误差，提高GMM-FBG电流传感器的测量精度，本文基于经典的J-A磁滞模型提出了改进的适用于低频条件下的J-A模型。采用粒子群(particle swarm optimization，PSO)算法对模型的参数进行辨识及优化，搭建了相应的GMM-FBG电流传感系统实验平台，并对实验结果与仿真结果进行了对比分析。……