[发明专利]基于改进量子遗传算法的双馈风机变流器参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于改进量子遗传算法的双馈风机变流器参数辨识方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、构建双馈风机变流器的辨识模型，确定待辨识参数；

步骤二、对双馈风机施加扰动，并采集施加扰动后的双馈风机变流器d轴和q轴的参数，获取双馈风机变流器d轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线、双馈风机变流器q轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线；

步骤三、通过改进量子遗传算法辨识参数，并输出辨识结果；

S1将步骤二中获得的双馈风机变流器d轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线、双馈风机变流器q轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线输入辨识模型中，采用传统量子遗传算法对双馈风机变流器d轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线、双馈风机变流器q轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线根据公式(1)和(2)所示的目标函数单独拟合多次产生多个种群，并采用公式(1)和(2)计算每个种群中每个个体的适应度值；采取精英保留策略保留每个种群中适应度值较高的多个个体并提取这些个体的优秀基因片段，构建初始记忆库；

其中，y_d(i)和y_q(i)分别为双馈风机变流器d轴和q轴的实际输出响应曲线，和分别为双馈风机变流器辨识模型d轴和q轴的输出响应曲线，Δy_d和Δy_q分别为双馈风机变流器d轴和q轴的拟合误差，n为输出响应曲线的长度，i表示采集时刻点；

S2采用改进量子遗传算法辨识双馈风机变流器的参数，包括种群的初始化和进化；

S2-1种群的初始化：设置初始种群Q(t₀)有M(MP)个随机产生的个体，计算所有个体的适应度值，将初始种群Q(t₀)中适应度值较低的P个个体的电流内环PI控制器的比例系数K_p2和电流内环PI控制器的积分系数K_i2对应的基因片段全部用步骤S1的初始记忆库中的优秀基因片段进行替换，确保父代的优秀特征遗传给子代，得到初代种群Q(t)，完成初代种群的初始化；

S2-2种群的进化：测量初代种群Q(t)中每个个体的确定解P(t)，采用改进量子遗传算法对机侧变流器d轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线、机侧变流器的q轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线进行整体拟合，整体拟合的目标函数满足公式(3)；通过公式(3)计算每个确定解P(t)的适应度值，并以公式(3)的值最小筛选出当代种群的最优个体，以当代种群的最优个体的适应度值作为子代种群的进化目标；

然后利用量子旋转门筛选出到目前为止所有种群的最优个体，并对当代种群中除最优个体外的所有剩余个体的进化方向进行调整，得到子代种群Q(t)；利用公式(3)计算子代种群Q(t)中所有个体的适应度值，并将适应度值较高的P个个体的电流内环PI控制器的比例系数K_p2和电流内环PI控制器的积分系数K_i2对应的基因片段替换初始记忆库中的优秀基因片段，形成新的记忆库；新的记忆库中的优秀基因片段作为子代种群Q(t)初始化的替换基因；

然后重复步骤S2-1完成子代种群Q(t)的初始化，对初始化后的子代种群Q(t)重复步骤S2-2，完成子代种群Q(t)的进化，得到下一代子代种群Q(t+1)；每进化一代都会得到新的子代种群，每进化一代都更新一次记忆库，直到进化m₁代；

每当进化到b(bm₁)代时，以当前计算结果为初值，采用非线性规划函数寻找局部最优个体，并将找到的局部最优个体作为初始值继续进化，加快进化速度；非线性规划函数的约束条件满足公式(4)：

其中，x表示所有待辨识参数组成的矩阵；Ib表示x中单个元素的最小取值，ub表示x中单个元素的最大取值；A、b取默认值0；Aeq、beq分别表示空矩阵；c(x)、ceq(x)分别表示非线性函数；

最后输出辨识结果。