基于遺傳算法的參數(shù)辨識技術(shù)設(shè)計與應(yīng)用仿真研究目錄TOC\o"1-3"\h\u13637摘要 119464第一章緒論 2115761.1課題研究背景及課題意義 2276961.1.1永磁同步電機發(fā)展歷程 3201921.1.2永磁同步電機特點 4129201.2永磁同步電機參數(shù)辨識國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 425958第二章永磁同步電機的數(shù)學模型 6290312.1永磁同步電機的結(jié)構(gòu)和分類 6259052.2PMSM數(shù)學模型 628638第三章基于遺傳算法的永磁同步電機參數(shù)辨識 9218653.1遺傳算法概述 9115243.2遺傳算法的辨識原理 96883.3MATLAB遺傳算法工具箱介紹 10196184.1永磁同步電機參數(shù)辨識系統(tǒng) 12114134.2仿真設(shè)計 12141654.3仿真結(jié)果分析 13111344.4辨識結(jié)果優(yōu)劣判斷 155430第五章結(jié)論 16摘要永磁同步電機（PMSM，permanentmagnetsynchronousmotor）主要特點有電機結(jié)構(gòu)簡單，體積小、高效率、轉(zhuǎn)速波動范圍廣、損耗小和節(jié)約能源等優(yōu)點。目前，永磁同步電動機已經(jīng)在我國石油行業(yè)、陶瓷行業(yè)、紡織行業(yè)、橡膠行業(yè)、各大冶金廠和工程機械行業(yè)等許多各行各業(yè)的中、低壓同步電動機中獲得業(yè)績，并且也被廣泛應(yīng)用于新能源風力發(fā)電、數(shù)控機床以及柔性制造等高性能控制領(lǐng)域。遺傳算法是一種模擬生物進化機制的隨機全局優(yōu)化搜索算法,由于具有很強的全局優(yōu)化能力及魯棒性,近年來已被普遍用于生產(chǎn)規(guī)劃、信號處理、最優(yōu)控制等各個領(lǐng)域【1】。遺傳算法在電機的參數(shù)辨識中的應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)了許多研究成果【2-3】。其中文獻[2]是基于感應(yīng)電機的參數(shù)辨識，文獻[2，3]是基于異步電機的參數(shù)辨識，此類文獻中已經(jīng)將遺傳算法應(yīng)用在異步電機不同參數(shù)的辨識。為此，本文綜述結(jié)合電機的各種數(shù)學模型，提出了一種基于遺傳算法的定子參數(shù)辨識技術(shù)。這種等效性辨識技術(shù)攻克了了原始的辨識方法中例如被辨識參數(shù)必須是在真實值附近的難題，基于遺傳算法的參數(shù)辨識技術(shù)具有更號的精確度，為永磁同步電機的參數(shù)辨識提供了一條切實可靠的路徑。關(guān)鍵詞：遺傳算法永磁同步電機參數(shù)辨識第一章緒論1.1課題研究背景及課題意義隨著當前我國的生態(tài)環(huán)境污染治理和清潔型能源使用推廣等問題的矛盾的日益突出，在國家新能源政策的號召下，電機驅(qū)動設(shè)備行業(yè)也逐步形成了一種面向節(jié)約能源和生態(tài)環(huán)保的產(chǎn)業(yè)發(fā)展理念。《中國制造2025》首次正面提出了“創(chuàng)新驅(qū)動和綠色發(fā)展”的針對性方案，明確了如何更好的進一步加快提升我國電機驅(qū)動關(guān)鍵技術(shù)的工程化和產(chǎn)業(yè)化能力的發(fā)展戰(zhàn)略。因此，研究電機結(jié)構(gòu)的設(shè)計，改進其控制策略提高工作性能對于滿足高效節(jié)能有十分重要的意義。按照電機工作電源方式的不同，可以按照電機的驅(qū)動，將電機劃分為直流電動機和交流電動機兩大類別，交流電機根據(jù)運轉(zhuǎn)方式的差異又可以分為同步電機和異步電機。3種電機性能的差異比較如表1-1所示。相對于異步電機，永磁同步電機以永磁體作為轉(zhuǎn)子，不存在感應(yīng)繞組和無功勵磁電流，消除了轉(zhuǎn)差，減少了勵磁帶來的損耗，因此擁有較高的功率因素；其與直流電機相比，省去了電刷等器件，維護起來方便，并且不會有火花產(chǎn)出從而工作狀態(tài)較為安全，能夠降低系統(tǒng)的故障率【4】。隨著科技的進步，電機正朝著高效化、專業(yè)化、定制化方向發(fā)展，PMSM所具有的效率高、機械性能好、電樞反應(yīng)強且節(jié)能的優(yōu)點被逐漸挖掘。例如在新能源汽車、軌道交通和高速列車行業(yè)，PMSM有著不可忽視的優(yōu)點從而在其傳動系統(tǒng)中逐漸占據(jù)主體地位。此外，隨著永磁體性能的不斷優(yōu)化和材料成本的持續(xù)降低，以及PMSM控制技術(shù)的不斷改進和DSP等微處理器的飛速發(fā)展，永磁同步電機也在智能制造、工業(yè)自動化等高性能伺服領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用【5】。表1-SEQ表1-\*ARABIC1性能及類型直流電機異步電機永磁同步電機轉(zhuǎn)速范圍/rpm4000-600012000-20000>15000功率密度低中高重量重中輕體積大中小效率低中高可靠性差好較好轉(zhuǎn)矩特性一般較好好永磁同步電機固然具有上述眾多優(yōu)點，但隨著其在高性能伺服系統(tǒng)應(yīng)用范圍逐漸擴大，對其性能方面的要求也必然不斷提高。特別是在某些需要精準定位和實時跟蹤的場合下，更強的魯棒性和更高的控制精度等要求被迫切提出，而PMSM非線性耦合特性導(dǎo)致很難對其進行有效精確控制，控制系統(tǒng)的設(shè)計更為復(fù)雜。鑒于這種情況，近年來大量國內(nèi)外學者研究出了眾多控制策略，但其中的大多數(shù)控制策略都是基于PMSM精確參數(shù)的基礎(chǔ)之上【6】。例如PMSM雙閉環(huán)矢量控制系統(tǒng)，電流控制繞行機組環(huán)境的響應(yīng)速度快，其控制器參數(shù)的合理性直接決定了系統(tǒng)控制性能的優(yōu)劣，而其參數(shù)整定合理性通常受到電機定子電阻和電感值的影響。此外，PMSM無傳感器控制基本都需要用到電機參數(shù)。在通常的應(yīng)用場合，PMSM參數(shù)一般被認為是恒定常數(shù)。且可以在廠商提供的銘牌上獲得，但是這些數(shù)值都是在電機空載等特定情況下測量的，沒有考慮到電機實際運行環(huán)境。伴隨著電機運行環(huán)境和時間的不同，其電氣參數(shù)會不同。例如定子電阻會隨著溫度升高而增加，定子電感會受到相電流增大導(dǎo)致的磁芯飽和而減小。此外隨著運行年限增加導(dǎo)致電機老化，永磁體也會產(chǎn)生退磁現(xiàn)象【7】。這就奠定了電機參數(shù)精確辨識在整個控制系統(tǒng)設(shè)計和其動靜態(tài)性能分析中的重要位置，也就是說系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取電機參數(shù)變化，便可以實現(xiàn)系統(tǒng)在動靜態(tài)響應(yīng)中的高可靠性和高精度控制能力【8】。因此，永磁同步電機的高精度電氣參數(shù)辨識對于高性能伺服控制領(lǐng)域至關(guān)重要。因此，要想PMSM能夠高性能控制，電氣參數(shù)辨識至關(guān)重要。1.1.1永磁同步電機發(fā)展歷程利用永磁體制造電機的起源很早，人類史上首臺電機的雛形就是永磁電機。早期永磁電機的永磁體材料性能較差，造成電機的輸出轉(zhuǎn)矩小，而且此類電機的體積較大、非常笨重，故漸漸地被電勵磁電機取代。近年來，隨著電力電子技術(shù)、微電子技術(shù)、電機控制理論快速發(fā)展，以及稀土永磁材料如釹、鐵、硼的不斷完善以及其價格的逐步降低，才使得PMSM逐漸發(fā)展起來，并廣泛服務(wù)于社會的各個領(lǐng)域中。1.1.2永磁同步電機特點電能是我們?nèi)祟愘囈陨婧桶l(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，而電機是電能在使用和生產(chǎn)過程中的核心。隨著我國經(jīng)濟的迅猛增長及建設(shè)節(jié)能型社會的發(fā)展，高效節(jié)能電機及其驅(qū)動技術(shù)將會得到迅速發(fā)展【9~10】。PMSM的轉(zhuǎn)子采用稀土永磁材料勵磁，使得永磁同步電機體積小，重量輕，結(jié)構(gòu)簡單，運行可靠且效率高。隨著稀土永磁材料如釹、鐵、硼的不斷完善以及其價格的逐步降低，使得永磁同步電機在新能源風力發(fā)電、航空航天、高速列車、數(shù)控機床及柔性制造等高性能伺服控制領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用【11~13】。PMSM相比較于其它類型的電動機具有如下優(yōu)點：（1）與直流電動機相比，無需安裝換向器和電刷，簡化了結(jié)構(gòu)，增加了系統(tǒng)的可靠性；（2）與異步電動機相比，PMSM不存在勵磁損耗，無需無功勵磁電流，減少了定子電流和定子電阻的損耗，另外，PMSM的體積小、重量輕，控制系統(tǒng)更加簡單、方便；（3）與普通同步電機相比，不需要轉(zhuǎn)子勵磁裝置，提高了電機的工作效率且減小了體積?？傊?，PMSM具有體積小，質(zhì)量輕，效率高，結(jié)構(gòu)簡單，慣性低以及轉(zhuǎn)子無發(fā)熱等優(yōu)點。1.2永磁同步電機參數(shù)辨識國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19世紀60年代，參數(shù)辨識技術(shù)得到迅速發(fā)展，如今系統(tǒng)辨識方法已廣泛地應(yīng)用于PMSM參數(shù)辨識中，參數(shù)辨識作為現(xiàn)代控制理論的技術(shù)分支，伴隨著對系統(tǒng)控制性能要求的提高經(jīng)歷著不斷完善與發(fā)展的過程，形成了不同的辨識方法。目前國內(nèi)外的學者對于參數(shù)辨識的分類方式主要有兩種。一種是基于辨識所涉及的數(shù)學模型將辨識方式分為非參數(shù)模型的辨識方法和參數(shù)模型的辨識方法。非參數(shù)模型辨識方法是指假定被辨識系統(tǒng)是線性的前提下，通過施加特定的輸入信號，測定其相應(yīng)的輸出信號，以求得被辨識系統(tǒng)的非參數(shù)模型，其方法主要有脈沖響應(yīng)法、階躍響應(yīng)法和頻率響應(yīng)法?；趨?shù)模型的辨識方法是指這類方法必須事先假定一種模型結(jié)構(gòu)、通過極小化模型與系統(tǒng)之間的誤差準則函數(shù)來估計模型參數(shù)，若模型結(jié)構(gòu)無法事先確定，則必須利用模型結(jié)構(gòu)辨識方法首先確定模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)（如階次，純延遲等），然后再進一步估計參數(shù)模型，其方法主要包括最小二乘法，極大似然法，卡爾曼濾波法。另一種是基于辨識過程中電機的運行狀態(tài)將辨識方式分為離線辨識和在線辨識。離線辨識是指在電機未啟動時向電機施加不同形式的電壓、電流信號，檢測電壓電流響應(yīng)，按照對應(yīng)的數(shù)學模型計算出電機的各種參數(shù)的一種辨識方法，并且大多數(shù)離線辨識方式都是來源于傳統(tǒng)的感應(yīng)電機參數(shù)測試方法。在線辨識是指由控制系統(tǒng)在電機運行過程中獲取系統(tǒng)參數(shù)，并進一步應(yīng)用于系統(tǒng)控制一種辨識方式。為了適應(yīng)工程實際，從大部分文獻資料來看，學者們對于參數(shù)辨識的研究主要是從在線方式或者是離線方式來進行研究的，因而要了解這項技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，也應(yīng)從這兩個角度著手。PMSM系統(tǒng)是一個復(fù)雜，強耦合的非線性系統(tǒng)，常規(guī)方法難以得到高精度辨識結(jié)果。因此，辨識PMSM未知參數(shù)的問題，仍需要付出多的研究和實驗。

第二章永磁同步電機的數(shù)學模型2.1永磁同步電機的結(jié)構(gòu)和分類永磁同步電機根據(jù)其磁鋼擺放位置的位置或者按照電機驅(qū)動方式，可以將其分為無刷直流電機(BLDCM)和永磁同步電機，其中定子和轉(zhuǎn)子是PMSM機械本體的最主要組成部分?；谟来挪牧显阼F芯中的方位，將三相PMSM分為內(nèi)埋式PMSM和表面式PMSM，其中表面式PMSM又分為面貼式和嵌入式兩種，如圖2-1所示。面貼式(b)嵌入式(c)內(nèi)埋式圖2-SEQ圖2-\*ARABIC1PMSM不同的轉(zhuǎn)子磁路結(jié)構(gòu)會存在不同的電磁轉(zhuǎn)矩形成機制，制造電機的工藝、電機運行的效果以及控制電機的方式也會不同，在使用電機的過程中應(yīng)該根據(jù)運行成本、運行環(huán)境、穩(wěn)定性等因素，選擇合適的材料、結(jié)構(gòu)、尺寸來降低工業(yè)成本，提高電機的運行性能。如圖2-1(a)為面貼式轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)，由于該結(jié)構(gòu)具有制造裝配簡單、轉(zhuǎn)動慣量小和低制造成本等優(yōu)點，在低速運行環(huán)境如家電等行業(yè)廣泛應(yīng)用。圖2-1(b)為轉(zhuǎn)子嵌入式結(jié)構(gòu)，其相鄰量磁極間有鐵磁材料，電機功率密度較高，磁路不對稱產(chǎn)生的磁阻轉(zhuǎn)矩可以提高電機運行性能。圖2-1(c)為內(nèi)埋式轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)，其實將永磁體隱埋于轉(zhuǎn)子鐵芯內(nèi)部，雖然結(jié)構(gòu)復(fù)雜但擁有極大的機械強度和減弱消磁風險，具有高輸出轉(zhuǎn)矩。2.2PMSM數(shù)學模型PMSM是一個具有強耦合性的、非線性時變的復(fù)雜系統(tǒng)，其能在靜止三相坐標軸系、靜止αβ坐標軸系以及同步旋轉(zhuǎn)dq坐標軸系下建立數(shù)學模型，并且三種坐標軸系下的數(shù)學模型可以進行變換所得，而其在dq坐標軸系下的數(shù)學模型是最常用的數(shù)學模型。在應(yīng)用中忽略PMSM的磁飽和效應(yīng)及鐵芯渦流、磁滯損耗等情況，其dq坐標系的電壓方程和磁鏈方程分別如式(2-1)和(2-2)。電壓方程如下：（2-1）磁鏈方程如下：（2-2）其中：ud、uq為d，q軸上的電壓分量，id、iq為d，q軸上的電流分量，RS為定子電阻，ψd、ψq為d，q軸上的磁鏈，Ld、Lq為d，q軸上的電感，ψ?為永磁鐵產(chǎn)生的磁鏈，ω為電氣角度轉(zhuǎn)速。在同步旋轉(zhuǎn)dq坐標軸系下，PMSM的數(shù)學模型可以表示為：（2-3）其中：id，iq與ud，uq分別為dq軸的電流和電壓；ω是電氣角度轉(zhuǎn)速；RS為定子電阻，LdLq為d，q軸上的電感，ψ?為永磁鐵產(chǎn)生的磁鏈；P={RS，Ld，Lq，ψ?}就是需要同時辨識的參數(shù)集合。PMSM一般采用id=0進行解耦控制，當id=0時，對dq軸電流進行解耦，使定子電流只有q軸交流分量，在電機電流處于穩(wěn)態(tài)時，將(2-2)式帶入(2-1)式，并進行離散化可得：（2-4）從式(2-4)中可知電機方程的階數(shù)是二，但需要辨識的參數(shù)是四個，所以電機狀態(tài)方程是非滿秩型。在電機電流穩(wěn)態(tài)時通過在短時間內(nèi)注入一個id≠0的d軸電流，得到另一個二階電機dq軸模型為：（2-5）綜合(2-4)和(2-5)，得到四階PMSM電機辨識模型：（2-6）

第三章基于遺傳算法的永磁同步電機參數(shù)辨識3.1遺傳算法概述遺傳算法是一種仿生數(shù)值計算優(yōu)化算法，以生物進化規(guī)律為理論基礎(chǔ)。遺傳算法并不直接求解問題，而是將需要求解的問題轉(zhuǎn)化成選擇條件，以生物種群繁殖的方式在可行域內(nèi)搜索最優(yōu)解。種群中的每一個解被稱為"染色體"或者"個體"。開始計算時，遺傳算法是以特定規(guī)律產(chǎn)生若干數(shù)量的初始個體，這些個體將會被適應(yīng)度函數(shù)賦予相對應(yīng)的適應(yīng)度。遺傳算法用特定的方法(選擇算子)對種群里面的個體進行篩選，保留下適應(yīng)度高的個體。這些被保留下的個體可以繁殖產(chǎn)生下一代個體。與生物界一樣，遺傳算法中的繁殖也有兩種方式:雙親繁殖與單親繁殖。當遺傳算法遇到以下情況則會停止運算，輸出結(jié)果:(1)適應(yīng)度函數(shù)輸出達到規(guī)定的區(qū)間;(2)種群進化停滯;(3)繁衍的代數(shù)超過限定值;(4)其他特殊的停止條件。從以上計算過程可以看出遺傳算法有著堅實的生物學基礎(chǔ)，但是其背后的數(shù)學原理任然不為人所知。1975年，Holland在《AdaptationinNatureandArtificialSystem》中首次提出了模式定理，用以解釋遺傳算法的數(shù)學原理。模式定理認為簡單遺傳算法具有全局收斂性和隱含并行性。遺憾的是，隨著人們進行深入的研究，全局收斂性這一結(jié)論遭到了越來越多人的質(zhì)疑——基于馬爾科夫鏈與矩陣理論可以證明簡單遺傳算法不能夠保證全局收斂。于是，人們開始考慮在極端條件下(例如種群無限大、運算時間無限長)，運用數(shù)學原理構(gòu)建起能夠全局收斂的特殊遺傳算法，但是沒有任何一個理論能夠做到具有普適性。除此之外，模式定理還不能解釋清楚早熟現(xiàn)象與欺詐問題。這意味著早熟現(xiàn)象與欺騙問題沒有通用的解決方法，只能因地制宜縱使遺傳算法有諸多理論與實踐上的缺陷，但這些障礙并沒有妨礙到它成為成功的優(yōu)化算法。遺傳算法魯棒性好、通用性強、隱含并行性，在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。3.2遺傳算法的辨識原理基于改進遺傳算法修正模型參數(shù)，當電機實際輸出與模型輸出差值最小時，即遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)最小時，獲得辨識參數(shù)θd1，θd2，θd3，θq1，θq2，θq3，θq4，進而獲得Ld，Lq，Rs，ψr。辨識原理如圖3-1所示。圖3-SEQ圖3-\*ARABIC13.3MATLAB遺傳算法工具箱介紹在MATLAB平臺上的主流遺傳算法工具箱有兩類：其一是由英國謝菲爾德大學(TheUniversityofSheffied)推出：另一是由MathWorks公司發(fā)布。兩者在功能與性能上并無明顯的優(yōu)劣之分。它們的源碼公開，均可以自由拓展用戶需要的功能，但在源碼的封裝上，MathWorks公司發(fā)布的遺傳算法工具箱對新手更加友好——用戶僅需調(diào)用一兩個函數(shù)就可以完成遺傳算法的配置，而前者需要調(diào)用更多的函數(shù)才能達到目的。因此，論文將以MathWorks公司發(fā)布的版本為基礎(chǔ)展開研究。后文中出現(xiàn)的遺傳算法工具箱均指MathWorks公司發(fā)布的版本。遺傳算法工具箱有兩種不同的使用方式：(1)通過用戶圖形界面GUI來使用工具箱；(2)以命令行方法調(diào)用遺產(chǎn)算法主函數(shù)ga。兩種方式是對工具箱不同的展現(xiàn)方法，均可以發(fā)揮工具箱所有的功能。以上參數(shù)設(shè)置均有默認值，當需要修改時，可以通過函數(shù)gaoptimset來逐一配置。調(diào)用格式如下：options=gaoptimset(@ga)options=gaoptimset(‘paraml'，valuel，‘param2'，value2，...)Options=gaoptimset(oldopts，‘paraml’，valuel，...)。以上方式會創(chuàng)建一個結(jié)構(gòu)體options，包含前文介紹的所有參數(shù)值。第一種調(diào)用會創(chuàng)建一個由缺省值構(gòu)成的結(jié)構(gòu)體。第二種調(diào)用會逐個修改對應(yīng)參數(shù)的值，即‘paraml’為valuel，‘param2’為value2，以此類推，而未有被賦值的參數(shù)將采用缺省值。需要注意的是：參數(shù)名中的字母對大小寫不敏感；修改參數(shù)時，沒有被改動的參數(shù)也需要重新幅值，以免參數(shù)值被缺省值替代。第三種調(diào)用則可以避免以上可能的疏忽，其中oldopts是原有的結(jié)構(gòu)體，后面的參數(shù)是在此基礎(chǔ)上對其修改并得到最終的結(jié)構(gòu)體。函數(shù)gaoptimset設(shè)置參數(shù)的具體方法參考文獻【27】調(diào)用的格式為：X=ga(fitnessfun，nvars)X=ga(fitnessfun，nvars，options)X=ga(problem)[X，fval]=ga(?)[X，fval，exitflag]=ga(?)[X，fval，exitflag，output]=ga(?)[X，fval，exitflag，output，populmion]=ga(?)[X，fval，exitflag，output，population，scores]=ga(?)通過配置以上兩個函數(shù)就可以完成遺傳算法的部署。

第四章永磁同步電機參數(shù)辨識仿真與實驗4.1永磁同步電機參數(shù)辨識系統(tǒng)PMSM的辨識過程是通過智能優(yōu)化算法，根據(jù)其實際系統(tǒng)的輸出和理論模型的輸出的差值，對理論模型中的待系統(tǒng)辨識參數(shù)，參考適應(yīng)度函數(shù)法則進行修正，從而得到PMSM的參數(shù)值。基于CRO的PMSM多參數(shù)辨識原理如圖1所示。yUdyUdPMSDF(p)-UqF(p)-Uq++Ud（k)=RSId(k)-Lqω(k)Iq(k)Uq(k)=RsIq(k)+Ldω(k)Id(k)+ψfω?y?y?p?pCROCRO圖4-SEQ圖4-\*ARABIC1首先，實際模型和理想模型輸入的參數(shù)都是dq軸的電壓值，兩個模型的輸出首先進行適應(yīng)度函數(shù)的對比，CRO算法通過適應(yīng)度函數(shù)的函數(shù)值對待辨識的參數(shù)進行改正，修正后的參數(shù)值替代系統(tǒng)實際模型的參數(shù)值。重復(fù)上述的過程，等到實際系統(tǒng)和理想模型系統(tǒng)的輸出值之間的誤差值最小或等于預(yù)先假設(shè)的最高迭代次數(shù)。4.2仿真設(shè)計本次仿真由永磁同步電機矢量控制系統(tǒng)與參數(shù)辨識系統(tǒng)兩部分組成。系統(tǒng)的具體參數(shù)如下：給定負載10N、定子電阻0.458f、定子電感0.0085H、目標轉(zhuǎn)速1500r/min、轉(zhuǎn)子磁鏈0.1194V/s，采用的是矢量控制。因為此部分己經(jīng)有大量文獻進行研究，所以論文在仿真與實驗過程中不做重點討論。參數(shù)辨識系統(tǒng)由遺傳算法計算模塊、電磁轉(zhuǎn)矩估計模塊與數(shù)據(jù)采集模塊組成。數(shù)據(jù)采集模塊要完成數(shù)據(jù)的平均化處理，具體實現(xiàn)如圖4-2所示圖4-SEQ圖4-\*ARABIC2為了收集到平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集模塊是從系統(tǒng)渡過完超調(diào)后，即to后，才開始運行。電磁轉(zhuǎn)矩估計模塊結(jié)構(gòu)如圖4-3所示：圖4-SEQ圖4-\*ARABIC3數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)中使用觸發(fā)使能子系統(tǒng)，在符合采樣要求的時間點上對轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速進行采樣，并輸出給“力矩計算”子系統(tǒng)算出負載轉(zhuǎn)矩的大小。仿真時，電流電壓直接從電機上獲得，避免了變頻器對參數(shù)辨識的影響。雖然通過電磁轉(zhuǎn)矩估計模塊可以計算出電磁力矩的大小，但是限于傳感器采樣的精度很容易造成誤差，使得辨識精度下降。從另一方面來講，這樣的計算也不是毫無意義的一一它可以為遺傳算法提出指導(dǎo)，明確算法搜索的范圍。4.3仿真結(jié)果分析仿真條件：CPU，(英特爾)Intel(R)Core(TM)60GHz(2301MHz)i5—4200UCPU@1；操作系統(tǒng)：MicrosoftWindows10家庭版(64位）；內(nèi)存：8.00GB(1600MHz)；軟件平臺：MATLAB。通過以上分析，進行10次遺傳算法計算與統(tǒng)計，結(jié)果如表4-1所示：遺傳算法結(jié)果記錄表：表4-SEQ表4-\*ARABIC1根據(jù)表4-1，P的最大絕對誤差為0.0321，疋的最大絕對誤差為0．1668。計算得到的平均結(jié)果為：￡=10.009335，P=0.99246。將結(jié)果代入可以得到最終的辨識結(jié)果：Ld=0.0086、R0=O.0428、φf=0.1194、Lg=0.0085。為了與過去的研究形成對照，在表4-1的基礎(chǔ)上，參照先前的結(jié)果，直接搜索4個待辨識參數(shù)的假設(shè)來編寫適應(yīng)度函數(shù)，進行10次計算得到了對照組的辨識結(jié)果。具體數(shù)據(jù)如表4-2：表4-SEQ表4-\*ARABIC2對照組結(jié)果記錄表通過將這兩者結(jié)果與仿真的設(shè)定值作比較可以發(fā)現(xiàn)，論文提出的方法要比傳統(tǒng)方法有著更快的速度與更精確的結(jié)果。4.4辨識結(jié)果優(yōu)劣判斷以往很多有關(guān)辨識的文章在最后驗證結(jié)果是否準確的時候，有以下誤區(qū):