文档介绍：学校代号 10532 学号 S10094032
分类号 TP273 密级普通
硕士学位论文
差分进化算法及其在电机参数辨识中的
应用研究
学位申请人姓名胡超杰
培养单位电气与信息工程学院
导师姓名及职称章兢教授
学科专业控制科学与工程
研究方向智能控制理论及应用
论文提交日期 2013 年 4 月 20 日
学校代号:10532
学号:S10094032
密级:普通
湖南大学硕士学位论文
差分进化算法及其在电机参数辨识中的
应用研究
学位申请人姓名: 胡超杰
导师姓名及职称: 章兢教授
养单培位: 电气与信息工程学院
业名专称: 控制科学与工程
论文提交日期: 2013 年 4 月 20 日
论文答辩日期: 2013 年 5 月 21 日
答辩委员会主席: 王耀南教授
The research on differential evolution algorithm and its application in
motor parameter identification
by
Hu Chaojie
. (Henan University) 2010
A thesis submitted in partial satisfaction of the
Requirements for the degree of
Master of Engineering
in
Control Science and Engineering
in the
Graduate School
of
Hunan University
Supervisor
Professor ZHANG Jing
April, 2013
硕士学位论文
湖南大学
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作者签名: 日期: 年月日
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作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
I
差分进化算法及其在电机参数辨识中的应用研究
摘要
差分进化算法由于其原理简单、受控参数少且易于实现的优点而在许多工程
领域得到广泛的应用。但是和许多其他智能优化算法一样,在进化后期由于种群
多样性的下降,差分进化算法也存在易早熟收敛问题。为了改善基本差分进化算
法存在的早熟收敛及局部搜索能力差等缺陷,本文根据差分进化算法的特点对该
算法做了一些改进,在差分进化过程中引入人工免疫系统,提出了一种采用克隆
选择的免疫差分进化算法。
永磁同步电机由于结构简单、体积小、性能好等特点而被广泛应用于现代工
业领域。参数辨识对完善永磁同步电机控制模型十分重要,而且永磁同步电机的
参数能否被准确辨识影响到整个电机控制性能及电机状态的准确监测,因此对永
磁同步电机进行参数辨识十分必要。如果将永磁同步电机参数辨识问题转化为一
个最优化问题,就可以利用本文提出的免疫差分进化算法去解决永磁同步电机参
数辨识问题,进而体现出该算法解决复杂工程优化问题的能力。
本文主要研究工作如下:
( 1) 首先,研究了差分进化算法的基本原理,分析了差分进化算法容易陷入
局部最优值的原因和差分进化算法特点,为改进差分进化算法寻求突破口。然后,
仔细研究了控制参数和变异策略对差分进化算法性能的影响,通过仿真实验选择
出最合理的控制参数和变异策略,从而尽可能地保证差分进化算法寻优能力。
( 2) 为了改善差分进化算法的缺陷,提出了一种采用克隆选择的免疫差分进
化算法。该算法在差分进化的过程中引入人工免疫系统的克隆选择思想和受体编
辑策略,以此来提高差分算法收敛速度和种群多样性。在算法进化后期使用局部
增强算子,进一步提高算法的求解精度。通过 6 个标准函数测试表明,该算法不
仅可以有效避免早熟