【摘 要】
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针对传统基于遗传算法的异步电机参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种改进方法,该方法通过检测电机的定子电压、电流和转子转速信号,结合异步电机的数学模型推导出消去磁链的
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统国家重点实验室 北京 100084
【出 处】
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第五届电工技术前沿问题学术论坛暨湖南省电工技术学会2012年学术年会
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针对传统基于遗传算法的异步电机参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种改进方法,该方法通过检测电机的定子电压、电流和转子转速信号,结合异步电机的数学模型推导出消去磁链的电机模型,采用了不同于传统遗传算法的适应度函数,省去了繁琐的磁链观测步骤,同时减少了因磁链观测所需电机参数带来的扰动,提高了参数辨识精度.仿真和实验结果表明,该方法可同时辨识异步电机的四个主要参数,在不同工况下四个被辨识参数均能在较短时间内收敛到真实值,具有较高的辨识精度,验证了方法的有效性.
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