【摘 要】
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针对普通遗传算法(Genetic Algorithm,GA)收敛速度慢,局部收敛能力差的缺点,采用一种基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)的逆变器控制策略,在保留普通遗传算法优良特性的同时,针对控制对象的具体特点建立了相关的数学模型,使用接种疫苗和浓度函数对进化过程进行优化。快速有效地求取逆变器开关最优控制序列,通过编写C语言算法程序,并调用Matlab进行
【机 构】
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武汉大学电气工程学院 武汉 430072
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针对普通遗传算法(Genetic Algorithm,GA)收敛速度慢,局部收敛能力差的缺点,采用一种基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)的逆变器控制策略,在保留普通遗传算法优良特性的同时,针对控制对象的具体特点建立了相关的数学模型,使用接种疫苗和浓度函数对进化过程进行优化。快速有效地求取逆变器开关最优控制序列,通过编写C语言算法程序,并调用Matlab进行仿真试验,证明了该算法能够在短时间内快速收敛到较优解,而且与常规控制策略所得出解的适应度有较大程度的提高。最后在建立了一个试验平台对免疫进化算法和常规控制策略得到的控制序列进行模型实验,证明了本算法的可行性和有效性。
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