一种基于遗传算法的异步电机参数辨识方法

摘要：

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.

关键词： 异步电机 参数辨识 遗传算法 数学模型

作者: 肖曦 王雅婷 许青松 史宇超

作者单位: 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 三峡大学电气与新能源学院 宜昌 443002

会议类型: 国内会议

会议名称: 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

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 331-335

在线出版日期: 2012-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）