基于ICPSO算法的異步電動機參數(shù)辨識與控制研究.pdf

1、矢量控制技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，使得交流電力拖動系統(tǒng)逐步在高性能電力拖動領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。隨著人們不斷提升對控制性能的要求，異步電動機參數(shù)時變性和矢量控制系統(tǒng)對電機參數(shù)變化敏感性的問題日益凸顯。現(xiàn)有的各類異步電動機離線、在線參數(shù)辨識算法，在實時性、收斂性方面存在著諸多亟待解決的問題，難以滿足矢量控制系統(tǒng)對于參數(shù)實時跟蹤的要求。因此，研究和探索一種適合于異步電動機參數(shù)在線辨識的算法，進而對矢量控制系統(tǒng)進行改進，對于進一步提高交流電力拖動系統(tǒng)

2、性能具有重要意義。本文針對以上問題，在異步電動機參數(shù)在線辨識，及其在矢量控制系統(tǒng)中的應(yīng)用等方面進行研究。
　　通過分析標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、協(xié)同進化算法、免疫克隆選擇算法的特點，將三者優(yōu)勢相結(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優(yōu)勢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行迭代優(yōu)化；在優(yōu)勢種群中采取免疫克隆選擇算法進行全局搜索，加快優(yōu)勢個體收斂；同時，借鑒協(xié)同進化算法的并行計算框架和

3、種群間相互作用、共同進化的機制，提升收斂速度。
　　利用所提出的ICPSO算法在大范圍搜索和動態(tài)目標(biāo)優(yōu)化方面的優(yōu)勢，進行了異步電動機參數(shù)在線辨識。在傳統(tǒng)的矢量控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，運用ICPSO算法在線辨識出的異步電動機參數(shù)，實時調(diào)整解耦控制器、磁鏈觀測器和PI調(diào)節(jié)器參數(shù)，實現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng)，設(shè)計了帶ICPSO算法參數(shù)辨識的異步電動機矢量控制系統(tǒng)。
　　在MATLAB/Simulink平臺上搭建了系統(tǒng)仿真模型，測試了ICPSO算法對