【摘 要】
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针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机（PMSM）参数存在易陷入局部最优，从而导致辨识结果精度不高的问题，提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法（CSSA）。该算法以标准樽海鞘群算法为基础，在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型，使算法初期的种群多样性得到改善，提高了全局开发能力，避免陷入局部最优；随着迭代次数增加，通过自适应调整正态云模型熵值，优化了算法后期的局部开发能力，使
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503132）； 湖南省科技计划项目（2017XK2303）；
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针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机（PMSM）参数存在易陷入局部最优，从而导致辨识结果精度不高的问题，提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法（CSSA）。该算法以标准樽海鞘群算法为基础，在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型，使算法初期的种群多样性得到改善，提高了全局开发能力，避免陷入局部最优；随着迭代次数增加，通过自适应调整正态云模型熵值，优化了算法后期的局部开发能力，使其收敛精度得到提高。参数辨识模型只需测量计算获得永磁同步电机的电流、电压以及角速度信息，再将改进算法通过适应度函数在辨识模型中寻优得到辨识结果。仿真与实验结果表明，提出的算法可以对永磁同步电机参数进行快速、稳定且准确的辨识。
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