[发明专利]一种基于混合遗传算法的永磁同步伺服电机参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于混合遗传算法的永磁同步伺服电机参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：首先对永磁同步伺服电机建立d-q轴坐标系数学模型，然后确定混合遗传算法的编码方案，并确定目标函数和适应度函数，接着对种群进行初始化，确定相关参数，紧接着进行混合遗传操作，并对新生种群进行适应度评价判断是否收敛。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合遗传算法的永磁同步伺服电机参数辨识方法，其特征在于：根据永磁同步伺服电机状态方程进行离散化为：

（1）

设为参数辨识值，则跟踪系统可以表示为：

（2）

混合遗传算法的目标函数可以表示为：

（3）

遗传算法中适应函数构成个体的生存环境，是个体生存机会的唯一确定性指标；

最大化适应值函数即为最小化误差性能函数，取目标函数的倒数作为适应值函数；

适应值函数： 。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合遗传算法的永磁同步伺服电机参数辨识方法，其特征在于，混合遗传操作具体为：初始化之后，对遗传种群个体执行分支限界搜索，将种群的中心（即个体平均值）作为搜索起点，可以提高搜索的效率；

设有个种群个体，分别为，那么种群中心则表示为：，；

将个体做为分支限界法的根节点，并向四周进行局部扩展，生成子节点，然后再从当前的活节点中选择下一个扩展节点；

在每一个活节点处，分别估算这些子结点的目标函数的可能取值，如果超出限界函数值则舍弃该子节点，使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解；

在新结点的生成过程中，需要用限界函数杀死还没有全部生成子结点的一些活结点，因为这些活结点无法满足限界函数的条件，不可能得到满意搜索结果；

剪枝函数给出每个可行节点相应的子树可能获得的最大价值的上界，若这上界不比当前最大价值大，则剪枝，可避免无效搜索，提高分支限界法的搜索效率。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合遗传算法的永磁同步伺服电机参数辨识方法，其特征在于，进行适应度评价判断具体为：

经过步分支限界搜索后，设得到的结果为，对代入适应度函数计算，丢掉适应度小的值，将生存下来的做为新生个体加入种群中，对种群进行遗传算法的选择、交叉、变异操作，组成新生种群，并保持种群规模稳定，找出新种群中适应值最大个体进行计算，代入收敛公式判断是否收敛，若达到要求精度则终止。