软测量方法及其在感应电动机参数辨识中的应用与研究.pdf

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1、软测量方法及其在感应电动机参数辨识中的应用与研究学位类型：学术型硕士学科（专业学位类别）：控制科学与工程作者姓名：卢灿导师姓名及职称：沈洪远教授实践导师姓名及职称：学院名称：信息与电气工程学院论文提交日期：2012年4月10日Soft-sensingmethodanditsapplicationandresearchintheidentificationofinductionmotorparametersTypeofDegreeAcademicDegreeDisciplineControlScienceandengineeringCandidateS

2、tudentNumberSupervisorandProfessionalTitlePracticeMentorandProfessionalTitleSchoolSchoolofelectricalandinformationengineeringDateUniversityHunanUniversityofScienceandTechnology2学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重

3、要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要感应电机参数辨识广泛的应用在电机故障检测、电机优化设计等场合，因此对电机参数辨识用

4、巨大的实用价值和研究意义。在本文中利用电机稳态特性曲线，以特性计算值和实验值的拟合误差的平方和作为判断准则，通过应用最小化二乘准则函数来获取电机参数。本文首先结合三相感应电动机的等效电路模型推导得到其特性函数表达式，简单说明了两种常用的算法在电机模型里的辨识：遗传算法在电机稳态模型里的识别及PSO算法在电机稳态模型下的识别。在分析两者相比DE算法优缺点的基础上，引入了DE算法在感应电机稳态模型中的参数识别。再者讨论了特性曲线的参数自由度以保证参数识别问题的解的唯一性；为了提高算法收敛的速度和局部搜索能力，对DE算法进行了相应的改进。最后将上述方法应用

5、在感应电机参数识别中。一方面利用传统参数测试方法获得电机稳态模型参数，另一方面通过利用负载试验下的定子电流、功率因数和输入功率，通过简单DE算法和改进后的DE算法，得到了相应的结果，比较几种方法识别的精度。关键词：感应电机，参数辨识，差分进化（DE）算法IAbstractIdentificationofinductionmotorparametersiswidelyusedinthemotorfaultdetectionandoptimaldesignofmotors,somotorparameteridentificationisofgreatpr

6、acticalvalueandsignificance.Thismethodusesteady-statecharacteristiccurve,bycalculationandexperimentalvaluesforfittingerrorsumofsquaresasacriterion,viaapplicationoftheleastsquarescriterionfunctiontogetthemotorparameters.Atfirstthispapercombinedthethree-phaseinductionmotorequival

7、entcircuitmodelwiththeexpressionofthecharacteristicsfunction，inabriefdescriptionofthetwokindsofcommonlyusedalgorithminthemotorsteadystatemodelidentification:geneticalgorithminthesteady-statemodelidentificationandPSOalgorithminthemotorsteady-statemodelidentification.Intheanalysi

8、sofbothadvantagesanddisadvantagescomparedtoDEalgorithm