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申请/专利权人：江南大学

摘要：本申请公开了一种基于改进哈里斯鹰算法的永磁同步电机参数辨识方法，涉及永磁同步电机领域，该方法将永磁同步电机的实际模型和参数辨识模型进行比较，构建了一个适应度函数来衡量两者的差异，利用改进哈里斯鹰算法基于适应度函数计算待辨识参数对应的适应度值从而进行迭代优化，本申请对传统的哈里斯鹰算法进行了多环节优化，包括对哈里斯鹰群的位置初始化方法进行优化，以及对每次迭代的最优个体位置和最差个体位置的位置更新引入优化策略，从而克服传统哈里斯鹰算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解以及寻优精度不高等问题，使得该永磁同步电机参数辨识方法具有更加优秀的稳定性、收敛速度以及更高的辨识精度。

主权项：1.一种基于改进哈里斯鹰算法的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述永磁同步电机参数辨识方法包括：构建永磁同步电机的参数辨识模型，所述参数辨识模型反映多个待辨识参数与同步电机参数之间的关系；待辨识参数包括定子电阻、永磁体磁链、轴电感和轴电感，所述构建永磁同步电机的参数辨识模型，包括：根据永磁同步电机的矢量控制原理，将永磁同步电机在和两种控制策略下的离散电压方程整合得到四阶满秩的参数辨识模型；构建适应度函数，所述适应度函数反映同步电机参数的实际值，与基于所述参数辨识模型在当前待辨识参数下的同步电机参数的辨识值之间的差异；构建的适应度函数为： 其中，、、和均为权重系数，是转子电角度；控制策略下的轴第次电压的实际值为、根据参数辨识模型得到的辨识值为；控制策略下的轴第次电压的实际值为、根据参数辨识模型得到的辨识值为；控制策略下的轴第次电压的实际值为、根据参数辨识模型得到的辨识值为；控制策略下的轴第次电压的实际值为、根据参数辨识模型得到的辨识值为；在待辨识参数的解空间内使用混沌映射初始化哈里斯鹰种群中各个哈里斯鹰的位置；在每个迭代批次中，以每个哈里斯鹰的位置作为待辨识参数按照所述适应度函数计算得到所述哈里斯鹰的适应度值，并针对当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰和适应度值最差的哈里斯鹰的引入位置优化策略进行位置更新；针对当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰引入位置优化策略包括：从第二个迭代批次开始，在当前迭代批次中适应度值最优的哈里斯鹰的适应度值大于上一次确定的最优解的适应度值时，保留上一次的最优解；否则，将当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰作为更新后的最优解；将最优解的位置保留进入下一个迭代批次；其中，适应度值越大、表示适应度值越差；针对当前迭代批次的适应度值最差的哈里斯鹰引入位置优化策略包括：产生适应度值最差的哈里斯鹰的反向解，保留当前迭代批次中适应度值最差的哈里斯鹰及其反向解中适应度值更优的位置进入下一个迭代批次；是待辨识参数的解空间的上界，是待辨识参数的解空间的下界；基于哈里斯鹰算法迭代更新哈里斯鹰种群的位置直至达到迭代终止条件时，输出最优哈里斯鹰的位置作为待辨识参数的辨识结果。

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