權利要求書： 1.一種基于改進量子遺傳算法的雙饋風機變流器參數辨識方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟一、構建雙饋風機變流器的辨識模型，確定待辨識參數；
步驟二、對雙饋風機施加擾動，并采集施加擾動后的雙饋風機變流器d軸和q軸的參數，獲取雙饋風機變流器d軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線、雙饋風機變流器q軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線；
步驟三、通過改進量子遺傳算法辨識參數，并輸出辨識結果；
S1將步驟二中獲得的雙饋風機變流器d軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線、雙饋風機變流器q軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線輸入辨識模型中，采用傳統量子遺傳算法對雙饋風機變流器d軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線、雙饋風機變流器q軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線根據公式(1)和(2)所示的目標函數單獨擬合多次產生多個種群，并采用公式(1)和(2)計算每個種群中每個個體的適應度值；采取精英保留策略保留每個種群中適應度值較高的多個個體并提取這些個體的優秀基因片段，構建初始記憶庫；
其中，yd(i)和yq(i)分別為雙饋風機變流器d軸和q軸的實際輸出響應曲線， 和分別為雙饋風機變流器辨識模型d軸和q軸的輸出響應曲線，Δyd和Δyq分別為雙饋風機變流器d軸和q軸的擬合誤差，n為輸出響應曲線的長度，i表示采集時刻點；
S2采用改進量子遺傳算法辨識雙饋風機變流器的參數，包括種群的初始化和進化；
S2?1種群的初始化：設置初始種群Q(t0)有M(M>P)個隨機產生的個體，計算所有個體的適應度值，將初始種群Q(t0)中適應度值較低的P個個體的電流內環PI控制器的比例系數Kp2和電流內環PI控制器的積分系數Ki2對應的基因片段全部用步驟S1的初始記憶庫中的優秀基因片段進行替換，確保父代的優秀特征遺傳給子代，得到初代種群Q(t)，完成初代種群的初始化；
S2?2種群的進化：測量初代種群Q(t)中每個個體的確定解P(t)，采用改進量子遺傳算法對機側變流器d軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線、機側變流器的q軸的實際輸出響應曲線與辨識模型的輸出響應曲線進行整體擬合，整體擬合的目標函數滿足公式(3)；通過公式(3)計算每個確定解P(t)的適應度值，并以
聲明：
“基于改進量子遺傳算法的雙饋風機變流器參數辨識方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：河北工業大學
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2025年07月24日 ~ 26日 
