混沌粒子群混合算法对微型永磁电机的优化设计

在电机的设计中，常常需要通过优化设计得到合理的电机结构尺寸和参数.电机的设计问题实质上是一种带约束的复杂的非线性连续函数优化问题.要得到一个满意的优化结果不仅要求算法具有较高的精度，而且要有快的收敛速度.提出一种新的混合算法对永磁电机的尺寸和整体结构进行优化设计.将混沌算法和粒子群算法相结合，以微型永磁电机为例，对槽形等多个变量进行优化，结果证明了算法的有效性和快速性，适合于同类问题求解.     

永磁电机混沌现象分析及最小能量控制策略

研究了永磁同步电机的稳定条件和发生混沌的机理,并根据分析找出了从电机本体方面避免产生混沌的策略。首先采用将电机模型系统分解成若干线性子系统,其相互连接却又是非线性的方法来对系统进行了分析,讨论了系统稳定的条件。其次指出了用最小能量法控制混沌和混沌反控制策略。最后给出了参数变化时电机所经历的不同阶段以及发生混沌和稳定时电机参数的边界曲线。     

状态反馈精确线性化永磁同步电动机转速控制

对采用微分几何方法设计永磁同步电机转速控制器的可行性进行了研究.从永磁同步电机的数学模型出发,运用微分几何理论,讨论了控制永磁同步电机转速的理论基础,给出了永磁同步电机可以进行精确线性化和输出函数可以取电机转速的条件;在此基础上设计了状态反馈控制器,研究了这种控制器的动态响应特性和抗干扰能力.将这种控制器与同一数学模型下PI控制器进行了控制结果的仿真对比,结果表明,利用微分几何理论设计控制器对永磁同步电机模型进行控制是完全可行的,且有更高的控制精确度和稳态特性,动态性能得到明显改善.     

三相无刷直流电机调速系统的仿真

给出基于Matlab/Simulink三相无刷直流电机调速系统实用仿真模型,为系统中电机本体优化设计及电子器件参数合理选择提供重要依据。     

混沌蚁群算法及其在电机设计中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,它通过模拟蚂蚁搜索食物的过程,达到求解比较困难的组合优化之目的.混沌优化算法利用混沌序列精致的内部结构,以及它的随机性、遍历性和初值的敏感性来提高优化算法的效率.本文将混沌优化算法嵌入到蚁群算法中,充分利用了两种优化算法的优点,即蚁群算法的高精度性和混沌优化算法的快速性.用国际标准函数对该昆合算法进行验证,并对一台的永磁同步电动机(PMSM)进行优化,取得了满意的优化结果,为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法.     

未知环境下移动机器人路径规划方法

路径规划是研究自主移动机器人技术中的一个重要领域，一般地可分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划两种类型.对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了总结，指出了各种方法的优点与不足.最后对移动机器人路径规划的发展趋势进行了分析.     

一种随机并行算法-aloPex算法的改进

alopex算法是一种新的启发式与随机优化相结合的算法。通过对alopex算法的研究和大量的试验,对alopex算法的优化策略做了一定的改进,以提高该算法的收敛性和收敛速度。实验证明,这种改进是可行的,而且是有效的。     

1987年永磁电机学术会议综述

1987年5月在山西省孟县,中国电工技术学会永磁电机专业学组、中国稀土学会固体科学与新材料专业委员会和IEEE北京分部联合召开了一次永磁电机学术年会。来自24个省市自治区的150名代表参加了会议。这是我国永磁电机领域里规模空前的一次盛会。会议除交流了30篇学术论文(事先出了论文集)外,还听取了7位专家关于永磁电机和永磁材料最新信息的专题报告,讨论了永磁电机和永磁材料发展前景并对我国永磁电机发展中一些重大问题提出了建议。现将主要部分归纳如下。1.永磁材料飞快发展,带来了电机领域新的变革,永磁电机将出现崭新的前景。     

Alopex算法在两相永磁同步电动机优化设计中的应用

Alopex算法是一种有效的随机优化算法，能尽快向量最优解方向搜索，能克服传统启发式易陷入局部最优点的缺点，又能克服传统模拟退火法从随机搜索到梯度搜索收敛极为缓慢的不足，永磁同步电动机的优化问题是多变量、多目标、多极值的隐函数的极值问题，将Alopex算法应用于两相永磁同步电动机的设计，使电机综合指标得到提高，优化结果证明，此方法是有效的，并取得了令人满意的结果。     

采用混合优化方法的水下推进电机优化设计

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法，本文以１．５ｋＷ水下推进电机为例，对遗传算法的复合形法相结合的混合优化方法进行了探讨，该方法设计的产品已成功地应用于海洋机器人推进器当中，实践证明该方法是有效的。