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1、矢量控制技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,使得交流電力拖動(dòng)系統(tǒng)逐步在高性能電力拖動(dòng)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。隨著人們不斷提升對(duì)控制性能的要求,異步電動(dòng)機(jī)參數(shù)時(shí)變性和矢量控制系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)變化敏感性的問(wèn)題日益凸顯?,F(xiàn)有的各類異步電動(dòng)機(jī)離線、在線參數(shù)辨識(shí)算法,在實(shí)時(shí)性、收斂性方面存在著諸多亟待解決的問(wèn)題,難以滿足矢量控制系統(tǒng)對(duì)于參數(shù)實(shí)時(shí)跟蹤的要求。因此,研究和探索一種適合于異步電動(dòng)機(jī)參數(shù)在線辨識(shí)的算法,進(jìn)而對(duì)矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),對(duì)于進(jìn)一步提高交流電力拖動(dòng)系統(tǒng)
2、性能具有重要意義。本文針對(duì)以上問(wèn)題,在異步電動(dòng)機(jī)參數(shù)在線辨識(shí),及其在矢量控制系統(tǒng)中的應(yīng)用等方面進(jìn)行研究。
通過(guò)分析標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、協(xié)同進(jìn)化算法、免疫克隆選擇算法的特點(diǎn),將三者優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,提出了一種免疫協(xié)同粒子群(ICPSO)算法。算法將種群劃分為一個(gè)優(yōu)勢(shì)種群和若干普通種群,在普通種群中利用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的鄰域信息進(jìn)行迭代優(yōu)化;在優(yōu)勢(shì)種群中采取免疫克隆選擇算法進(jìn)行全局搜索,加快優(yōu)勢(shì)個(gè)體收斂;同時(shí),借鑒協(xié)同進(jìn)化算法的并行計(jì)算框架和
3、種群間相互作用、共同進(jìn)化的機(jī)制,提升收斂速度。
利用所提出的ICPSO算法在大范圍搜索和動(dòng)態(tài)目標(biāo)優(yōu)化方面的優(yōu)勢(shì),進(jìn)行了異步電動(dòng)機(jī)參數(shù)在線辨識(shí)。在傳統(tǒng)的矢量控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用ICPSO算法在線辨識(shí)出的異步電動(dòng)機(jī)參數(shù),實(shí)時(shí)調(diào)整解耦控制器、磁鏈觀測(cè)器和PI調(diào)節(jié)器參數(shù),實(shí)現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng),設(shè)計(jì)了帶ICPSO算法參數(shù)辨識(shí)的異步電動(dòng)機(jī)矢量控制系統(tǒng)。
在MATLAB/Simulink平臺(tái)上搭建了系統(tǒng)仿真模型,測(cè)試了ICPSO算法對(duì)
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