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摘要
针对永磁同步电机（PMSM）参数辨识中扩展卡尔曼滤波（EKF）难以确定合适的系统噪声矩阵Q和量测噪声矩阵R的问题，提出了一种改进自适应差分进化算法（SADE）-EKF的PMSM参数辨识方法。首先分析了扩展卡尔曼滤波器的工作原理，建立了双线程辨识模型；然后通过改进差分进化算法（DE）的变异策略跳出局部最优，并设计了合适的适应度函数；最后，通过SADE算法对EKF的Q和R进行优化。实验结果表明，改进的SADE-EKF在辨识电机参数时比传统的EKF具有更好的收敛速度和辨识精度。
- 出版日期2023
- 单位湖南工业大学
