单相串励电动机无耦合测试方法相对于传统的耦合测试方法,能够简化测试过程,降低测试成本,大幅度减少测试时间,提高测试精度.该方法只需将电机用简单的卡具固定,在电机完全空载的情况下,电机空载起动的过程中,通过数据采集卡对电机电压与绕组电流数据进行采样,应用基于电机数学模型的参数辨识方法得到被测电机的参数,进而通过计算得到电机的特性.它是一种基于数字信号处理和系统辨识技术的新方法.为评估电机的优劣、进行电机性能分析,几乎需要知道电机的所有参数和特性,例如:电枢电阻、电感、摩擦系数、转矩-转速特性等.除直接采集得到的变量(如:电机电压与电枢电流)外,其余电机参数均通过电机的数学模型间接辨识获得.由此可见,电机数学模型的参数辨识是整个测试的重点研究内容.由于该文的参数辨识是一个多尺度空间最优化搜索的计算过程,并且电机参数及其特性之间具有较强的非线性关系,因此该文针对单相串励电动机,提出了基于遗传算法的电机模型参数辨识方法,并在实际中将基本遗传算法进行改进,提出了基于个体适应度阀值的等级制遗传算法(SHRGA).为验证该方法的准确性,该文对应用等级制遗传算法辨识得到的参数与应用实验得到的参数进行了对比验证.实验结果表明,应用等级制遗传算法对于解决单相串励电机这类非线性、多目标的函数优化问题具有较好的效果.该文在参数辨识的基础上,通过计算得到单相串励电动机的各种特性,并将结果与由传统耦合测试方法得到的某些样机特性进行了对比实验,验证了特性的准确性.