摘要：针对鼠笼式异步电机高性能控制中参数估计的难题，提出了一种基于改进鲸鱼算法的异步电机双模型联合参数辨识的方法。该方法能够有效辨识定转子电阻、互感与漏感。为提升算法辨识精度，采用非线性收敛因子，并融合混沌反向学习、模拟退火及自适应变异扰动的思想来克服鲸鱼算法依赖初始种群、易陷入局部最优、收敛精度低的不足。此外结合两种传统电机模型的优势，提出改进双模型联合辨识，进一步提高了参数辨识的准确性。以此模型为基础，将改进鲸鱼算法与其它2种算法进行电机参数辨识的对比实验，实验结果表明该改进算法具有较高的辨识精度，证明应用该算法辨识鼠笼式异步电机参数的可行性，对提升鼠笼式异步电机控制性能具有重要意义。

      关键词：鼠笼式；异步电机；改进双模型；改进鲸鱼优化算法；参数辨识

      中图分类号：TM343     文献标识码：A