基于遗传算法的汽车直流电机优化设计

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基于改进遗传算法的无刷直流电动机递归模糊神经网络控制

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应性能较差等特点，提出一种基于动态递归模糊神经网络Ｐ控制的无刷直流电动机调速系统速度控制器的实施方Ｉ
案，利用改进遗传算法（Ｇ优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数等，而提高系统的动态响ＩＡ）从应性能。仿真结果表明，该方法响应快，具有较强的抗干扰性和鲁棒性，、动静态特性均优于传统Ｐ控制。Ｉ关键词：无刷直流电动机；改进遗传算法；归模糊神经网络；Ｉ递Ｐ控制
ｐｉｇｓｓｍ．ｃｒｉｇｔｈａｇｎｎｈｙａｃｐｏｅｐｎｅａｗｙｏｙａｃＰｏｔｌｔｈｐｅｙｔｍｆｌｙｔｎｅＡｃｏｄｎｔｅｌｇｉｇａｄｔｅｄｎｍｉｏｒｒｓｏｓ，ａｆｄｎｍｉＩｃｎｒｏｔｅｓｅｄｓｓｅｏｏｏ
ｎｔｏｋｃｅｆｉｎｆｅｕｒｎｕｚｅｒｌｎｔｒ，ｔｅｅｙｉｒｖｄｔｅｄｎｍｉｅｏｍａｃ．ｉｌｔｎｒｓｈｈｗｄｅｗｒｏｆｃｅｔｏｃｒｅｔｚｙｎｕａｅｗｏｋｈｒｂｍｐｏｅｈｙａｃｐｒｒｎｅＳｍｕａｉｅｕｓｓｏｅｉｒｆｆｏ

文献检索实习一参考答案

1、在中国知网数据库(CNKI)中，检索2010年收录天津工业大学的期刊论文有多少篇？按题录格式列出研究电工技术这一学科的所有文献；列出被引次数在９以上（含９次）的文献（题录格式）。

CNKI期刊全文数据库检索式：单位=天津工业大学模糊匹配时间2010年检索结果 1328条文献检索式：单位=天津工业大学 AND 中图分类号=TM 模糊匹配时间2010年检索结果 32条文献[1]张辉,王辅忠,袁神龙. 35W集成控制型HID镇流器的设计[J]. 微电子学,2010,01:66-69.[2]温凯,马跃,郝斌. 基于FPGA的步进电机控制器设计[J]. 电脑知识与技术,2010,04:978-980.[3]唐立津. 基于DSP的无刷直流电动机模糊控制系统[J]. 才智,2010,09:63.[4]孙健. 基于单片机控制的直流无刷电动机驱动器设计[J]. 硅谷,2010,09:33.[5]黄鹏,黄雷. 内插式永磁同步电机无速度传感器控制[J]. 机电工程,2010,05:120-123.[6]付明远. 中小型电站电气主接线可靠性分析[J]. 科技资讯,2010,14:138-139.[7]蒋哲,麦继平,毕伟,苏建中. 电感测试新方法在开关磁阻电机检测上的应用[J].电气传动,2010,05:12-15.[8]张永华. 步进电机运动控制系统硬件部分的设计[J]. 装备制造技术,2010,05:71-72.[9]沈振乾,李强,史风栋. 以项目为依托的电工电子实践教学改革与创新[J]. 中国现代教育装备,2010,09:147-148.[10]李淑英,王博文,周严,翁玲,张纳,赵文明. Terfenol-D/PZT/Terfenol-D层状复合磁电传感器磁电效应[J]. 电工技术学报,2010,05:14-19.[11]贾冬颖,王巍. 基于STC单片机LED智能照明系统的设计[J]. 照明工程学报,2010,02:71-73+80.[12]韩冠强,王萍,秦念豪. 基于遗传算法的无刷直流电机的PID控制[J]. 科技广场,2010,06:135-137.[13]张效博. 多轴向经编针织物在风力发电叶片蒙皮中的应用[J]. 山东纺织科技,2010,03:54-56.[14]高圣伟,蔡燕,汪友华,张闯. 转矩滞环幅值可调的直接转矩控制方法研究[J]. 天津工业大学学报,2010,03:58-61.[15]马纪梅,杨庆新,陈海燕. 用于人工心脏的经皮传能变压器的优化设计及无功补偿的研究[J]. 变压器,2010,07:11-14.[16]曹伟伟,朱波,蔡珣,王成国. 碳纤维电热元件配置及其辐射热流密度分布的模拟研究[J]. 功能材料,2010,S1:130-135.[17]孙珊. 开关磁阻电动机工作原理及其调速系统概述[J]. 科技广场,2010,05:228-230.[18]熊慧,李玉锟,尤一鸣. 基于S12X的直流无刷电机反电势控制方法[J]. 电子技术应用,2010,02:95-97+102.[19]王慧. 缠绕机自动控制系统设计[J]. 装备制造,2010,04:224.[20]杨庆新,陈海燕,徐桂芝,孙民贵,傅为农. 无接触电能传输技术的研究进展[J].电工技术学报,2010,07:6-13.[21]丁银,阮艳莉,汤恩旗. PVDF凝胶聚合物电解质的研究进展[J]. 电源技术,2010,08:852-855.[22]黄雷,赵春明,黄鹏. 基于分段滑模控制的位置伺服系统[J]. 电机与控制应用,2010,09:53-56.[23]张培磊,蔡燕,陈华伟. CPLD与绝对式编码器在开关磁阻电机中的应用[J]. 科技广场,2010,07:150-152.[24]沙琳,黄琦兰,秦伟刚,马欣. 可编程控制器分层次教学法的探索[J]. 电气电子教学学报,2010,S2:100-101+118.[25]黄琦兰,沙琳,秦伟刚,马欣. 电工学中设计性实验实施及效果分析[J]. 电气电子教学学报,2010,S2:136-138.[26]耿跃华,张欣,刘素贞,李华. 电工学课程网络信息化建设的探讨[J]. 电气电子教学学报,2010,S2:197-199.[27]苗家军,王晓清,易炜,张联齐. 新型正极材料LiCo_(1/3)Fe_(1/3)Mn_(1/3)O_2的合成及其电化学性能[J]. 电源技术,2010,10:1008-1011.[28]修春波,陆丽芬. 改进的混沌优化算法及其在电力系统负荷分配中的应用研究[J].电力系统保护与控制,2010,21:109-112+117.[29]史婷娜,刘立志,王慧敏,宋鹏,夏长亮. 矩阵变换器-永磁同步电机驱动系统滑模变结构控制[J]. 电工技术学报,2010,12:54-60.[30]夏一峰. 浅议电力系统中变压器抗短路能力提高[J]. 科技风,2010,05:240-241.[31]刘亮,宋丽梅. 并网发电系统在太阳能发电中的应用[J]. 科技风,2010,05:213-214.[32]魏强,王炜,袁臣虎. 油浸式变压器温度采集系统的设计[J]. 数据采集与处理,2010,S1:183-186.引次数在９以上（含９次）的文献：[1]贾冬颖,王巍. 基于STC单片机LED智能照明系统的设计[J]. 照明工程学报,2010,02:71-73+80.[2]杨庆新,陈海燕,徐桂芝,孙民贵,傅为农. 无接触电能传输技术的研究进展[J]. 电工技术学报,2010,07:6-13.2、检索我馆收藏的莫言所著图书有几种，列出他的两部小说作品的题录信息，列出他的两部散文作品的题录信息。

基于Maxwell软件的车用永磁有刷直流电机效率的优化

基于Maxwell软件的车用永磁有刷直流电机效率的优化基于Maxwell软件的车用永磁有刷直流电机效率的优化摘要：车用永磁有刷直流电机是目前广泛应用于电动汽车和混合动力汽车等交通工具的关键驱动装置。

其高效率和可靠性对电动汽车的性能和续航能力起着重要作用。

本文以Maxwell软件为工具，对车用永磁有刷直流电机的效率进行优化研究，通过分析永磁有刷直流电机的原理和特性，结合Maxwell软件的建模与仿真功能，探究了提高电机效率的关键因素和优化方法。

实验结果表明，在保持电机输出功率不变的情况下，通过优化磁路设计、改进绕组结构以及合理选择电机控制策略等手段，可以显著提高车用永磁有刷直流电机的效率。

关键词：车用永磁有刷直流电机；效率优化；Maxwell软件；磁路设计；绕组结构；电机控制策略一、引言随着全球能源危机和环境污染问题的日益突出，电动汽车作为一种清洁能源驱动的交通工具，受到了越来越多的关注和重视。

而其中的关键部件之一就是车用永磁有刷直流电机，它具有高效率、低噪音、大转矩密度等优点，是目前广泛应用于电动汽车和混合动力汽车等交通工具的关键驱动装置。

在电动汽车的性能和续航能力方面，电机的效率起着至关重要的作用。

提高车用永磁有刷直流电机的效率，可以有效降低能量损耗，提高汽车的续航能力，延长电池的寿命。

因此，对车用永磁有刷直流电机的效率进行优化研究，对于电动汽车的发展具有重要意义。

二、车用永磁有刷直流电机的效率优化方法1. 优化磁路设计车用永磁有刷直流电机的效率受到磁路设计的影响。

在Maxwell软件中，可以通过建立电机的磁路模型，对磁通分布进行仿真分析。

通过调整磁路结构，优化轴向磁通密度和径向磁通密度的分布，可以减小磁通漏磁、铁心损耗和旋转风阻，提高电机的效率。

2. 改进绕组结构绕组结构是影响车用永磁有刷直流电机效率的另一个重要因素。

合理设计绕组，减小电阻和铜损耗，优化电机的电磁特性，可以提高电机的效率。

在Maxwell软件中，可以通过建立绕组模型，对电机的电磁特性进行仿真分析，找到最佳的绕组结构。

车辆调度和路线优化的智能算法

车辆调度和路线优化的智能算法车辆调度和路线优化是物流行业中关键的环节之一。

传统的调度方法往往存在诸多不足，如难以应对复杂的实时情况、效率较低、成本较高等。

而智能算法的运用则为解决这些问题带来了新的可能。

本文将介绍一些智能算法在车辆调度和路线优化中的应用。

一、智能算法在车辆调度中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法是一种模拟自然进化思想的搜索算法，通过模拟遗传、变异、选择等过程，寻找到最优解。

在车辆调度中，可以将每个调度方案看作一个“个体”，通过交叉、变异等操作，不断优化调度方案，以达到最佳路线和调度时间的目标。

2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，实现对问题解空间的搜索。

在车辆调度中，可以将每个粒子看作一个调度方案，通过粒子间的信息交流和位置更新，不断寻找最优解，以实现车辆调度的高效性和减少行驶里程。

3. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）蚁群算法模拟蚂蚁在觅食过程中释放信息素的行为，通过信息素的积累和挥发来指引蚂蚁找到最短路径。

在车辆调度中，可以将车辆看作蚂蚁，通过信息素的积累和更新，指引车辆选择最优路线和完成任务。

蚁群算法在解决车辆调度问题中具有一定的优势和应用潜力。

二、智能算法在路线优化中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法除了在车辆调度中的应用外，也可以应用于路线优化的问题。

通过将每个路线看作一个“个体”，通过进化的方式寻找到最佳解决方案，以达到最短路线或最优路径的目标。

2. 模拟退火算法（Simulated Annealing）模拟退火算法是一种基于物理退火原理的全局优化算法，通过模拟金属退火过程中的分子运动，寻找到最优解。

在路线优化中，可以将每个解决方案看作分子的状态，通过退火过程不断更新状态，最终找到最短路径或最优路线。

基于遗传算法的永磁无刷直流电动机优化设计

ＯｐｉａｓｇｆＰｅｍａｎｔＭａｎｔＢｒｓｅｓＤＣｏｏｓＢａｅｏｎｔｃＡｌｏｉｈｔｍｌＤｅｉｎｏｒｎｅｇｅｕｈｌｓＭｔｒｓｄｎＧｅｅｉｇｒｔｍ
ＱＡｉｎ，ＡＧＳｕｈｎＩＮＱａｇＷＮｈ — ｏｇ（ａｕｎＵｉｅｉｆｅｈｏｇ，ａｕｎ００２，ｈｎ）ＴｉａｎｖｒｔｏｃｎｌｙＴｉａ３０４ＣｉａｙｓｙＴｏｙ
钱强，王淑红
（原理工大学，太山西太原００２）３０４
摘
要：利用遗传算法对一台４相７对极外转子永磁无刷直流电动机的永磁体尺寸、气隙高度、电枢长径比、极
弧系数以及槽口宽度进行了优化设计，并用有限元电磁场分析软件ＭｘｅｌＤ分析了优化前后电机磁力线、ａｗｌ２气隙磁
密、电机转矩和转速随时间变化过程。仿真结果表明，优化的电机转矩脉动明显削弱，明了遗传算法与有限元数证
值计算相结合对无刷直流电动机优化设计有较好的效果。关键词：无刷直流电动机；优化设计；遗传算法；转矩脉动；限元有中图分类号：Ｍ３Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：０４７１（０００ — ０８０１０ — ０８２１）２０１ — ３
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基于遗传算法的无刷直流电机模型参考模糊自适应控制

６。Ｏ，所以必须再利用光学编码器加以辅助，以提高转子位置的解析度。
做进一步的改进，使群体中最大适应度值个体的交叉率和变异率不为零，分别提高到Ｐ。Ｐｚ和，这相应提高了群体中表现优良的个体的交叉率和变异率，使得它们不会处于一种近似停滞不前的状态。
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微电机
２００６年
第３９卷
第８期（总第１５期）５
中图分类号：ＴＭ３１６
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ —８８２０ｌ８０２ —３０１６４（０６０ —０８０
基于遗传算法的无刷直流电机模型参考模糊自适应控制
吕金华，王林
（．武汉船舶职业技术学院，武汉１４００３００２．海军装备部广州军事代表局驻柳州４４厂代表室，柳州５４０）３２０６
摘要：将遗传算法（ｎｔｇｒｈＧｅｅｉＡｌｏｉｍ）优化的模糊控制嚣（ｕｚｏｔｏｌｒｃｔＦｚｙＣｎｒｌ）参数，应用ｅ
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基于遗传算法汽车动力总成悬置系统解耦优化

V ol 35No.5Oct.2015噪声与振动控制NOISE AND VIBRATION CONTROL 第35卷第5期2015年10月文章编号：1006-1355(2015)05-0077-05基于遗传算法汽车动力总成悬置系统解耦优化伍建伟，刘夫云，李峤，周洪威，李应弟(桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林541004)摘要：为避免传统优化算法在对汽车动力总成悬置系统优化中陷入局部最优解，采用遗传算法对其进行优化。

在深入分析设计变量选取、约束函数的提取及目标函数的选取原则基础上，以悬置刚度为优化变量、固有频率的范围和固有频率之差为约束函数、六自由度方向的解耦率为目标函数，利用MATLAB 平台的遗传算法进行优化。

开发基于遗传算法汽车动力总成悬置系统解耦优化系统，并对某型号汽车动力总成系统优化。

优化结果表明：系统的固有频率的分配和解耦率得到极大的改善，效率和精度都得到很大的提升。

关键词：振动与波；动力总成；悬置系统；遗传算法；优化；MATLAB 中图分类号：U461.1文献标识码：ADOI 编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2015.05.016Decoupling Optimization of an Automotive Powertrain MountSystem Based on Genetic AlgorithmWU Jian-wei ,LIU Fu-yun ,LIQiao,ZHOU Hong-wei ,LI Ying-di(School of Mechanic and Electronic Engineering,Gulin University of Electronic Technology,Guilin 541004,Guangxi China )Abstract :To avoid the local optimal solution of the automotive powertrain system by traditional optimization algorithm,the system was optimized by genetic algorithm.The principles of the selection of design variables,the extraction of constraint functions and the selection of the objective functions were deeply analyzed.On this basis,taking the stiffness parameters of the mounting system as the design variables,the scope and the interval of natural frequency as the constraint function,and the decoupling rate of the 6degrees-of-freedom as the objective function,the powertrain mounting system was optimized by genetic algorithm using MATLAB.The optimization system for powertrain mounting system decoupling of automobiles was developed based on the genetic algorithm.As an example,the powertrain mounting system of a vehicle was optimized.The results show that the distribution of the natural frequency and decoupling rate of the system are greatly improved,and the efficiency and accuracy are greatly raised.Key words :vibration and wave ;powertrain ;mounting system ;genetic algorithm ;optimization ;MATLAB汽车动力总成的振动是汽车振动的主要激振源之一，对汽车NVH 特性有很大的影响。

基于遗传算法的优化设计论文[5篇]

基于遗传算法的优化设计论文[5篇]第一篇：基于遗传算法的优化设计论文1数学模型的建立影响抄板落料特性的主要因素有:抄板的几何尺寸a和b、圆筒半径Ｒ、圆筒的转速n、抄板安装角β以及折弯抄板间的夹角θ等［4，9］。

在不同的参数a、β、θ下，抄板的安装会出现如图1所示的情况。

图1描述了不同参数组合下抄板的落料特性横截面示意图。

其中，图1(a)与图1(b)、图1(c)、图1(d)的区别在于其安装角为钝角。

当安装角不为钝角且OB与OC的夹角σ不小于OD与OC夹角ψ时(即σ≥ψ)，会出现图1(b)所示的安装情况;当σ＜ψ时，又会出现图1(c)与图1(d)所示的情况，而两者区别在于，η+θ是否超过180°，若不超过，则为图1(c)情况，反之则为图1(d)情况。

其中，点A为抄板上物料表面与筒壁的接触点或为物料表面与抄板横向长度b边的交点;点B为抄板的顶点;点C为抄板折弯点;点D为抄板边与筒壁的交点;点E为OB连线与圆筒内壁面的交点;点F为OC连线与圆筒内壁面的交点。

1．1动力学休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始状态时保持稳定，直到物料表面与水平面的夹角大于物料的休止角(最大稳定角)时才发生落料情况。

随着转筒的转动，抄板上物料的坡度会一直发生改变。

当物料的坡度大于最大稳定角时，物料开始掉落。

此时，由于物料的下落，物料表面重新达到最大稳定角开始停止掉落。

然而，抄板一直随着转筒转动，使得抄板内物料的坡度一直发生改变，物料坡度又超过最大休止角。

这个过程一直持续到抄板转动到一定位置(即抄板位置处于最大落料角δL时)，此时抄板内的物料落空。

通常，在计算抄板持有量时，会采用动力学休止角来作为物料发生掉落的依据，即抄板内的物料坡度超过γ时，物料开始掉落。

该角主要与抄板在滚筒中的位置δ、动摩擦因数μ和弗劳德数Fr等有关。

1．2抄板持有量的计算随着抄板的转动，一般可以将落料过程划分为3部分(Ｒ－1，Ｒ－2，Ｒ－3)，如图1(a)所示。

车辆调度与优化之遗传算法

车辆调度与优化之遗传算法引言：车辆调度和优化是物流和交通领域中的一个重要问题，涉及到如何合理安排车辆的路线和行驶顺序，以最大程度地提高运输效率和降低成本。

遗传算法是一种常用的优化算法，适用于解决车辆调度和路径优化问题。

本文将介绍遗传算法的基本原理和在车辆调度与优化中的应用。

一、遗传算法的基本原理1.1 遗传算法的概述遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等生物进化过程，来搜索问题空间内的最优解。

其具体实现过程如下：1）初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。

2）评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度。

3）选择操作：根据适应度，选择一部分个体作为下一代的父代。

4）交叉操作：通过交换和重组父代的基因，生成新的个体。

5）变异操作：随机改变个体的某些基因，引入新的解。

6）更新种群：用新生成的个体替代部分旧个体，更新种群。

7）迭代终止判断：根据设定的停止条件，判断是否终止迭代。

8）返回最优解：返回适应度最好的解作为最优解。

1.2 遗传算法的优点和局限性遗传算法具有以下优点：- 可以在大规模的问题空间中搜索最优解。

- 适应性强，能够解决多目标问题。

- 具有自适应性，能够适应问题的动态变化。

然而，遗传算法也存在一些局限性：- 需要针对具体问题进行参数调节，选择合适的交叉和变异操作。

- 不能保证全局最优解，可能陷入局部最优解。

- 高维问题中，搜索效率会受到困扰。

二、车辆调度与优化中的遗传算法应用2.1 路线优化在车辆调度中，寻找最优的车辆行驶路线是一个核心问题。

遗传算法可以通过对候选路线的交叉和变异操作，搜索潜在的最优解。

在路线优化的过程中，可以引入各类限制条件，如车辆容量、时间窗等，以确保生成的路线满足实际需求。

2.2 车辆分配车辆分配是指将待调度的任务分配给合适的车辆，使得整个调度系统的效率最大化。

遗传算法可以通过选择和交叉变异操作来找到最佳的任务和车辆分配方案。

此外，可以结合禁忌搜索等剪枝策略来加速算法收敛速度，提高计算效率。

基于遗传算法的永磁直流电机优化设计

ｔｅｅｄ，ｈｗＯｓｌｃｏｔｏａａｔｒｆｔｅＧＡＳｄｓｕｓｄｎｈｏｔｒｎｔｅｄｓｇｈｎｏｔｅｅｔｃｎｒｌｒｍｅｅｓｏｈｐｉｉｃｓｅ，ａｄｔｅｓｆｗａｅｏｈｅｉｎ
ｏｅｍａｅｔｍａｎｔｆｐｒｎｎ — ｇｅａｈｎｓａｈｅｅ．ＴｈｐｉｚｔｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｍｐｏｅＤＣｍｃｉｅｉｃｉｖｄｅｏｔｍｉａｉｅｕｔｈｗｈｔｔｅｉｒｖｄｏａｇｒｔｍＳｐａｔｃｂｅａｄｅｆｃｉｅｌｏｉｈｉｒｃｉａｌｎｆｅｔｖ．ＫＥＹＷＯＲＤＳＧｅｅｉｌｏｉｍ；Ｄｅｉｎｏｔｉａｉｎ；Ｐｒｎｎ — ａｎｔｍａｈｎ；ＤＣｍａ：ｎｔａｇｒｔｃｈｓｇｐｉｚｔｍｏｅｍａｅｔｍｇｅｃｉｅ — ｃｉｅＰｒｎｎ— ａｎｔＤｅｉｎｓｆｗａｅｈｎ；ｅｍａｅｔｍｇｅ；ｓｏｔｒｇ
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基于遗传算法的永磁直流电机优化设计陈金涛辜承林
中圈分类号：Ｔ５Ｔ８Ｍ３２Ｍ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ —８８２０）８０１—４０１６４（０６０ —０７０
基于遗传算法的永磁直流电机优化设计
ＤｅｉｎＯｐｉｚｔｏｆＰｅｍａｎｔｍａｎｅｓｇｔｍｉａｉｎｏｒｎｅ－ｇｔＤＣａｈｉｓｄｏｎｔｃＡｌｏｉｈＭｃｎｅＢａｅｎＧｅｅｉｇｒｔｍ

《微特电机》第38卷(2010年)目次

… … … … … … … … … … … …
绕组类型与极槽配合对永磁同步电动机性能的影响 … …
蒋
浩，周
赣，黄学良９ｌ
金属支撑套对开槽永磁直线电动机推力的影响 ………… ห้องสมุดไป่ตู้
………………………………………… 赵宏涛，吴峻２５
张胜川，建强６５李
一
种新颖的利用软管蠕动实现的电磁输液泵 … … … … …
… … … … … … … … … … … … … … … …
……………………………………… 钱强，王淑红２ｌ８
贺安超，卫国，志大８ｌ刘郭
一
种基于同步转速估算的永磁偏置磁轴承不平衡补偿方
法研究 … … … … …… … … … … … … … … … … … 赵旭升８４
基于磁荷法的环形Ｈｌａｈ永磁阵列三维磁场计算 … … ａｃｂ
汽车电动助力转向电动机设计及工艺特点探讨 …………
… … … … … … … … … … … … … … … … …… … 向金权２８
蔡胜年，史玉林７ｌ
仿肌肉驱动器设计与仿真 ……………… …………………
… … … … … … … … … … … …
网络化多轴运动控制系统消息调度策略研究 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 吴钦木，叶松２ｌ李ｌ
张
千，慧娟，刘赵
铮１１８

基于遗传算法和拟牛顿法的车辆动力学平衡点混合求解方法

[8]
(1)
图 2 中的“o”为用遗传算法在全局解空间范围内求解 20 次系统平衡点的结果，可以看到方程式 (1)的三个平衡点均已搜索到，但由于遗传算法的随机性特征，使得三个平衡点得到的结果个数差别较大。其中，(0, 0)得到的结果个数最多。而且，从图 2 中可以看到，遗传算法结果的收敛性较差。图 2 中的“* ”为以相应遗传算法的结果为初值，利用 BFGS 拟牛顿法求得的结果。
规律。
0
前言
*
车辆系统动力学平衡点的精确求解是车辆系统非线性动力学分析的重要前提。但车辆系统的强非线性特征，使解析方法不能用来求解平衡点。而传统的数值优化算法(如牛顿法等)是一种试探性的寻优方法。它通过比较函数值大小来判断函数变化的大致趋势，并作为搜索方向的参考，逐步逼近最优解，对包含约束条件的实际问题具有较强的局部搜索能力。但该方法的计算结果对初值选取具有很
[7] [1]
降低求解精度对遗传算法参数选择的敏感性，在保证求解精度的前提下，提高收敛速度，有效降低求解过程的整体计算量，改善求解效率。
1
1.1
混合算法
求解流程对于任意非线性系统，基于遗传算法和拟牛顿
法混合算法的平衡点求解流程可以分为以下两步：首先，根据系统的相空间特征，用遗传算法在全局解空间范围内求解系统的平衡点，确定平衡点的可行解和其相应的邻域。可行解的邻域为拟牛顿法提供随可行解变化的求解范围，以提高算法的求解效率。然后，以遗传算法得到的可行解为初值，利用 BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 拟牛顿方法在相应可行解的邻域内求解平衡点的精确解。图 1 为上述混合求解方法的流程图。
混合算法(GA+QN) 适应值 0.000 2 0.000 1 0 0 0 0 0.000 2 0 0 0 平均计算耗时计算耗时/s 1.500 7 1.310 1 1.365 7 1.413 8 1.325 5 1.309 9 1.351 3 1.495 9 1.742 9 1.378 7 1.419 5 x1 –0 0 0 –0 –0 0 0 0 –0 –0 平均绝对误差 x1 的绝对误差 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 x2 –0 0 0 0 0 0 0 –0 –0 0 平均绝对误差 x2 适应值计算耗时/s 绝对误差 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 平均计算耗时 2.312 1 1.331 5 1.378 8 1.425 2 1.332 5 1.320 7 1.361 8 1.518 0 1.752 0 1.392 2 1.512 5

基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究

基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它涉及到电力的生产、传输和分配等方面的问题。

随着电力需求的不断增长和电力网络的复杂化，如何实现电力系统的优化调度成为一个重要的研究课题。

本文将重点介绍基于遗传算法的电力系统优化调度方法的研究进展。

一、电力系统优化调度问题的定义电力系统优化调度问题可以简单地表述为：在给定的电力系统结构、设备参数、负荷需求和运行约束条件下，确定各个发电机的出力和输电线路的潮流分配，以使得系统的损耗最小、各个设备的运行状态满足要求，并且尽可能地提高系统的可靠性和经济性。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程。

它通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作来生成新的解，并通过适应度函数来评估解的优劣。

优秀的解将被选择为下一代的父代，经过多次迭代演化，逐渐找到最优解。

三、遗传算法在电力系统优化调度中的应用1. 发电机出力优化调度发电机的出力调度直接影响到电力系统的供需平衡和电能损耗。

遗传算法可以通过对发电机出力进行优化调整，实现最小化系统损耗、满足负载需求、提高发电机运行效率等目标。

同时，还可以考虑发电机油耗、环境排放等影响因素，使得优化调度更加全面。

2. 输电线路潮流分配优化输电线路潮流分配是电力系统调度的关键问题之一。

遗传算法可以通过优化线路潮流分布，减小线路损耗，提高系统的供电能力和电压稳定性。

此外，遗传算法还可以考虑线路的输电能力、距离、导线材料等因素，为电力系统的调度提供更加合理的方案。

3. 电力系统可靠性优化电力系统的可靠性直接关系到供电的稳定性和可持续性。

遗传算法可以通过优化发电机的备用容量分配、线路的并联设计、负荷的分配等方式，提高电力系统的可靠性。

它可以考虑故障率、恢复时间等因素，使得电力系统的可靠性指标达到最优。

四、基于遗传算法的电力系统调度方法的研究进展基于遗传算法的电力系统调度方法已经得到了广泛的研究和应用。

基于遗传算法的无刷直流电机转速控制系统优化设计

基于遗传算法的无刷直流电机转速控制系统优化设计
姜忠山，宋超，王防，王晶（．海军航空工程学院控制工程系，山东烟台２４０；２１６０１．海军航空工程学院研究生４队，山东烟台２４０）６０１
摘要：分析传统的无刷直流电机双闭环调速系统，并在对标准遗传算法进行分析总结的基础上，采用改进的遗传算法对转速调节器Ｐ参数进行优化设计。使用最佳保留策略，在一定程度上解决早熟收敛和搜索迟钝问题；使用Ｉ自适应交叉和变异算子，使遗传算法在搜索过程中实现非固定而自适应地动态交叉和变异；使用局部搜索能力很强的常规优化算法（如单纯形法），解决标准遗传算法局部搜索能力较弱的问题。从仿真结果看，该方法可使转速控制
兵工自动化
自曲誓 ■与控嗣
ＡｕｔａｉｅｓｅｅｎｄＣｏｒｏｍｔｃＭａｕｒｍｎｔａｎｔｏｌ
Ｏ．．ｔｍａｏＩＡｕｏｔｎｉ
２００８，Ｖｏ．，Ｎｏ．１１２７１
２０年第２０８７卷第１１期
文章编号：１０ — ５６（０８１０７－３０６１７２０）卜０００
ＡｂｔａｔＡｎｌｅｃｎｅｔｎｌｂｕｈｅｓＤＣｔｒｄｕｌｌｓｄｌｏｐｅｏｅｎｎｙｔｍ；ｎｄｐｍｐｏｅｓｒｃ：ａｙｚｏｖｎｉａｒｓｌｓｏｍｏｏｏｂｅｃｏｅ —ｏｐｓｅｄｇｖｒｉｇｓｓｅａｄａｏｔｉｒｖｄ

基于改进混合遗传算法的永磁无刷直流电动机调速系统的优化设计

参考量，它与电流反馈量的偏差经过电流调节器调
节后形成ＰＷＭ占空比的控制量去控制三相逆变器
的工作，而实现电动机的速度控制。要构成性能从良好的速度控制系统，关键是要采用更好的优化算
显示出的优越性能，得永磁无刷直流电动机调速使系统正成为当代调速领域研究中的热门课题。
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基于改进混合遗传算法图１永磁无刷直流电动机速度控制系统组成框图
１２控制器优化模型的建立．基于改进遗传算法优化的速度控制系统模型组
ｏｔｚｔｎａｇｒｔｍｎｌｄｎｉｌｉｈｐｇｒｈａｄａａｔｅＧｓｌｅｅｒｈｅｆｉｎｙｌｗｅｓａｄｅｒｎｓｐｉａｉｌｏｉｍｉｏｈｉｃｕｉｇｓｍｐｉｔｓａｅａｏｉｍｎｄｐｉＡｏｖｄｓａｃｆｃｅｃｏｎｓｎａｌｅｓｃｙｌｔｖｉｉ
ｃｎｖｒｅｃｆｃｍｍｏ — ＧＡ．ｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｆｓｅｅｐｎｓｈｗｅｈｔｔｅｉｏｖｄｍｉｅｔｃａｇｒｔｍａｔｏｅｇｎｅｏｏｎＴｈｉｌｔｏｅｕｔｏｔｐｒｓｏｅｓｏｄｔａｈｍｐｒｅｘｇｎｅｉｏｉｈｃｎａ— ｌｒｉｈｔｅｐｉｉａｉｎｃｎｒｌｅｆｃ．ａｎｔｅｂｅｔｒｏｔｍｚｔｏｏｔｏｆｅｔＫｅｏｄｐｅａｅｔ— ｍａｎｔｂｒｓｌｓｏｏ；ｍｐｏｅｉｅｅｉｌｏｉｈ；ｉｌｔｏｙｗｒｓ：ｒｎｎｍｇｅｕｈｅｓＤＣｍｔｒｉｒｖｄｍｘｇｎｔｃａｇｒｔｍｓｍｕａｉｎ

电动汽车充电站的智能优化调度算法研究

电动汽车充电站的智能优化调度算法研究随着电动汽车的快速发展，充电站的建设和优化调度变得越来越重要。

如何提高充电站的充电效率、降低用户的等待时间和充电成本，成为一个亟待解决的问题。

因此，研究电动汽车充电站的智能优化调度算法变得十分重要。

本文将讨论电动汽车充电站的智能优化调度算法研究，探究如何实现智能调度以提高充电站的运营效率。

智能优化调度算法是一种通过动态调整充电设备的充电策略，以在有限的资源下提高充电设备的利用率并满足用户需求的算法。

对于电动汽车充电站，优化调度算法的目标包括减少用户的充电等待时间、均衡充电设备的负载、提高充电效率、降低充电成本等。

下面将介绍几种常见的智能优化调度算法。

首先，基于遗传算法的优化调度算法是一种常见的方法。

遗传算法模拟了生物进化的过程，通过遗传、交叉和突变等操作实现优化调度。

在电动汽车充电站中，可以将充电设备的状态和充电需求编码为染色体，通过适应度函数评估每个解的优劣，并根据选择、交叉和突变等操作获得更优解。

遗传算法的优势在于它可以在复杂和动态环境中找到全局最优解，但计算复杂度较高。

其次，基于模糊逻辑的优化调度算法也被广泛应用于电动汽车充电站的调度。

模糊逻辑可以通过模糊变量和模糊规则来处理不确定性和模糊性。

在电动汽车充电站中，可以通过模糊逻辑来处理用户的充电需求、充电设备的状态和电网的负载等问题。

通过设定适当的隶属函数和模糊规则，可以得到最优的充电策略，以满足用户需求和优化充电效果。

模糊逻辑的优势在于它能够处理不完全和不确定的信息，但它依赖于经验规则和运算速度较慢。

此外，基于强化学习的优化调度算法也是一个研究热点。

强化学习通过智能体与环境的交互来寻找最优的行为。

在电动汽车充电站中，可以将充电设备的状态和充电需求作为环境，智能体通过观察环境和采取动作来最大化奖励函数。

通过不断尝试和学习，强化学习算法可以找到最优的充电策略。

强化学习的优势在于它可以在未知环境中自主学习和优化，但学习过程较慢，需要大量的样本和计算资源。

基于遗传算法的电机参数优化控制方法

基于遗传算法的电机参数优化控制方法电机参数优化控制方法是电机控制领域中的重要研究方向之一。

基于遗传算法的电机参数优化控制方法能够通过模拟生物进化过程，获取最佳的电机参数配置方案。

本文将从遗传算法的原理入手，介绍基于遗传算法的电机参数优化控制方法的实现步骤和应用场景。

一、遗传算法原理概述遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过模拟自然选择、交叉、变异等操作，从种群中搜索出全局最优解。

1.1 遗传算法的基本过程遗传算法的基本过程包括初始化种群、选择、交叉、变异和评估等步骤。

具体步骤如下：（1）初始化种群：随机生成初始的电机参数个体，形成一个种群。

（2）选择：根据每个电机参数个体的适应度评估，选择适应度高的个体作为父代。

（3）交叉：从父代个体中选择一对，交叉产生新的个体。

交叉点可以选择某一位或某一段。

（4）变异：对新个体中的某个或某几个电机参数进行变异操作，引入新的基因。

（5）评估：对新个体的适应度进行评估，得到适应度值。

（6）判断是否满足终止条件：如果满足则结束优化，输出最佳个体参数，否则返回步骤（2）继续迭代。

1.2 遗传算法的优势和局限性遗传算法具有以下优势：（1）全局优化能力强：通过从一个初始种群中搜索全局最优解，避免了陷入局部最优解的问题。

（2）适应度函数灵活：可以根据具体问题设计适应度函数，方便处理复杂的优化问题。

（3）易于并行计算：遗传算法的每一代都可以独立计算，易于并行处理。

遗传算法也存在一些局限性：（1）对问题的建模要求高：需要将问题转化为适应度函数的形式，有时需要对问题进行抽象和简化。

（2）参数选择困难：遗传算法的效果和参数设置密切相关，不同问题可能需要不同的参数设置。

（3）收敛速度慢：由于随机性和全局搜索的特性，收敛速度相对较慢。

二、基于遗传算法的电机参数优化控制方法2.1 问题建模电机参数优化控制是一个复杂的优化问题，需要将其转化为适应度函数的形式。