@article{c8bb2691-ca4a-4e0e-9365-5ccabdd6c099, author = {Katarzyna Rutczyńska-Wdowiak}, title = {The generating new individuals of the population in the parametric identification of the induction motor problem with the use of the genetic algorithm}, journal = {Czasopismo Techniczne}, volume = {2019}, number = {Volume 2 Year 2019 (116)}, year = {2019}, issn = {0011-4561}, pages = {109-118},keywords = {identification; mathematical model; induction motor; genetic algorithm; crossover; identyfikacja; model matematyczny; silnik indukcyjny; algorytm genetyczny; krzyżowanie}, abstract = {This paper presents the problem of the identifying parameters for use in mathematical models of induction motors with the use of a genetic algorithm (GA). The effect of arithmetical crossover and the generation of new populations on identification results is analysed. The identified parameters of the model were determined as a result of the minimisation of the performance index defined as the mean-square error of stator current and angular velocity. The experiments were performed for the low power induction motor. The steady-state genetic algorithm with regard to convergence and accuracy of the identification process and calculation time is analysed. Streszczenie W artykule przedstawiono problem identyfikacji parametrów modeli matematycznych silników indukcyjnych z zastosowaniem algorytmu genetycznego (AG). Analizowano wpływ krzyżowania arytmetycznego i generowania potomków na wyniki identyfikacji. Identyfikowane parametry modelu wyznaczono w rezultacie minimalizacji wskaźnika jakości zdefiniowanego jako błąd średniokwadratowy prądu stojana i prędkości kątowej. Badania eksperymentalne przeprowadzono dla silnika indukcyjnego małej mocy. Algorytm genetyczny z częściową wymianą populacji analizowano ze względu na zbieżność i dokładność procesu identyfikacji i czas obliczeń numerycznych.}, doi = {10.4467/2353737XCT.19.025.10161}, url = {https://ejournals.eu/czasopismo/czasopismo-techniczne/artykul/the-generating-new-individuals-of-the-population-in-the-parametric-identification-of-the-induction-motor-problem-with-the-use-of-the-genetic-algorithm} }