【摘 要】
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对人工免疫算法、协同进化算法和粒子群算法三者相结合的免疫协同粒子群优化算法（ICPSO）进行改进,提出了一种适用于异步电动机参数辨识的ICPSO算法,并在传统的矢量控制系统基础
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院,中国船舶重工集团公司第七一二研究所
【出 处】
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武汉理工大学学报：信息与管理工程版
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2013CFB335）
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对人工免疫算法、协同进化算法和粒子群算法三者相结合的免疫协同粒子群优化算法（ICPSO）进行改进,提出了一种适用于异步电动机参数辨识的ICPSO算法,并在传统的矢量控制系统基础上,运用该算法在线辨识出异步电动机参数,实时调整解耦控制器、磁链观测器和PI调节器参数,实现参数自适应,设计了基于ICPSO算法的异步电动机矢量控制系统。仿真结果表明,与传统的矢量控制系统相比,所设计的系统受电机参数变化影响较小,在磁链观测准确性、电机转速跟踪性和电磁转矩稳定性等方面有所改善。
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