申请/专利权人：江南大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117691908A

主分类号：H02P21/14

分类号：H02P21/14;H02P21/00;H02P25/022;H02P25/024;H02P27/08;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

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；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；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；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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 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

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