【摘 要】
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根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然
【机 构】
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西安交通大学电气工程学院,西安电子科技大学理学院
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根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.
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