【摘 要】
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针对永磁同步电机（PMSM）在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题，提出了一种改进混沌粒子群优化（ICPSO）算法，并将其应用在PMSM多参数辨识中。该算法通过对混沌算法和粒子群优化（PSO）算法结合并优化，且在算法中融入精英免疫原理，处于中间的粒子进行免疫升级，此举不仅扩大了粒子在种群中的搜索范围，而且在一定程度上克服了粒子早熟、不易跳出局部最优的问题。该算法对标
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针对永磁同步电机（PMSM）在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题，提出了一种改进混沌粒子群优化（ICPSO）算法，并将其应用在PMSM多参数辨识中。该算法通过对混沌算法和粒子群优化（PSO）算法结合并优化，且在算法中融入精英免疫原理，处于中间的粒子进行免疫升级，此举不仅扩大了粒子在种群中的搜索范围，而且在一定程度上克服了粒子早熟、不易跳出局部最优的问题。该算法对标准测试函数进行试验，且与PSO算法和混沌粒子群优化（CPSO）算法在参数辨识中的效果相比较，得出定子电阻、dq轴电感和转子磁链电磁参数，从而证明该算法的有效性。
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再生稻（水稻头季-再生季）生产模式因投入产出比高、品质优良等优点深受农民与消费者的喜爱,然而,在我国南方一些再生稻种植区由于土壤偏酸性,土壤重金属镉（Cd）有效性和迁移性较强,再生稻种植过程中关于头季与再生季稻米Cd含量及富集特征值得关注。因此,本文选取我国2个典型再生稻种植较为普遍的地区,通过连续两年大田采样调查,对水稻的头季与再生季稻米Cd富集特征及影响因素进行解析;采用盆栽试验,研究不同种植
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