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一种基于改进粒子群优化算法的异步电机参数辨识方法

Name: 一种基于改进粒子群优化算法的异步电机参数辨识方法
Brand: 福州大学
SKU: 2017101637932
Availability: InStock

📄 申请号：CN201710163793.2 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2017-03-20

公开号

CN106953577B

公开日

2019-08-09

申请人

福州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02P23_14

IPC 分类号

H02P23_14

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业自动化, 智能制造, 电机驱动控制, 新能源汽车, 变频调速

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摘要

本发明涉及一种基于改进的粒子群优化算法的异步电机参数辨识方法，以标准粒子群算法为基础，通过分批分别设置种群的最大加权系数和最小加权系数，并增加了随机变异算子，增加变异算子对gbest进行随机变异的策略来提高算法跳出局部收敛的能力，改善粒子群的过早陷入局部最优的问题，扩大粒子的搜索范围，改进了粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度，降低陷入局部最优的风险，兼顾优化过程的精度和效率。本发明通过测量获得异步电机各工作特性的测量值，应用该改进的粒子群优化算法实现异步电机静态参数辨识，在有噪声的情况下，仍能具有较高的识别准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN106953577B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于四阶混合平均累积量与改进TLS-ESPRIT算法的低频振荡模态辨识方法

当前第 / 件

一种背靠背转换器的分布式模型预测控制方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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