【摘 要】
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智能优化算法在控制器参数整定优化领域得到了日趋广泛的应用。其中新兴的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）由于结构简单、参数少、搜索能力强等特点受到了广泛关注。但WOA算法由于提出时间不长,其应用研究仍在初步阶段,算法本身还存在迭代精度较低,迭代后期易陷入局部最优等缺点。本论文针对鲸鱼优化算法所存在的不足,提出一种改进的鲸鱼优化算法（LOWOA）,并将其应
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智能优化算法在控制器参数整定优化领域得到了日趋广泛的应用。其中新兴的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）由于结构简单、参数少、搜索能力强等特点受到了广泛关注。但WOA算法由于提出时间不长,其应用研究仍在初步阶段,算法本身还存在迭代精度较低,迭代后期易陷入局部最优等缺点。本论文针对鲸鱼优化算法所存在的不足,提出一种改进的鲸鱼优化算法（LOWOA）,并将其应用到逆变器控制参数整定中。本文的主要研究工作有:1.针对鲸鱼算法存在的后期迭代精度难以提高、易陷入局部最优的不足,提出两点改进:引入levy飞行策略替换算法本身的随机搜索策略;在位置更新后期引入精英反向学习机制,着重提高算法的全局搜索能力。2.将改进鲸鱼算法应用到四种不同阶数PID控制系统中进行控制参数整定,并与传统临界比例度法、粒子群（PSO）参数整定法进行仿真对比。3.针对逆变器控制参数整定问题,利用改进鲸鱼优化算法分别整定离网和并网的单/三相逆变器控制参数,并与WOA算法和PSO算法进行结果对比。4.基于xPC模式的数字电力电子实验装置搭建了实物平台,验证改进的鲸鱼优化算法整定三相离网和并网逆变器控制参数的准确性。
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