【摘 要】
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为提高同步发电机参数的辨识精度,避免辨识算法陷入局部最优,提高收敛速度,建立了发电机辨识数学模型,结合改进非线性最小二乘算法,提出逐步二次拟合搜索的辨识方法。在辨识迭代中增加二次搜索寻优过程,将辨识稳态参数作为定值代入暂态参数辨识过程,实现辨识策略。结果表明,逐步二次拟合搜索法比非线性最小二乘法收敛所需迭代次数更少,精度更高,除次暂态时间常数外,其余参数辨识误差均在3%以内。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51677057),博士后研究人员落户黑龙江科研启动项目(LBH-Q15125)。
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为提高同步发电机参数的辨识精度,避免辨识算法陷入局部最优,提高收敛速度,建立了发电机辨识数学模型,结合改进非线性最小二乘算法,提出逐步二次拟合搜索的辨识方法。在辨识迭代中增加二次搜索寻优过程,将辨识稳态参数作为定值代入暂态参数辨识过程,实现辨识策略。结果表明,逐步二次拟合搜索法比非线性最小二乘法收敛所需迭代次数更少,精度更高,除次暂态时间常数外,其余参数辨识误差均在3%以内。
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