基于同步控制策略和粒子群优化的中继协作机制

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粒子群优化算法在TSP中的研究及应用

粒子群优化算法在TSP中的研究及应用在当今数字化和智能化的时代，优化算法在解决各种复杂问题中发挥着至关重要的作用。

其中，旅行商问题（TSP）作为一个经典的组合优化难题，吸引了众多学者的关注和研究。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作为一种新兴的智能优化算法，在 TSP 问题中展现出了良好的性能和应用潜力。

TSP 问题的定义简单而直观，即一个旅行商要访问若干个城市，每个城市只能访问一次，最后回到出发城市，要求找到一条最短的路径。

这个问题看似简单，但其求解难度却随着城市数量的增加呈指数级增长。

传统的求解方法如精确算法在城市数量较少时可以得到最优解，但当城市数量较多时，计算时间过长，甚至无法在可接受的时间内得到结果。

因此，启发式算法和智能优化算法成为解决大规模 TSP 问题的主要手段。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为。

在 PSO 中，每个解被看作一个粒子，粒子在解空间中飞行，通过不断调整自己的速度和位置来寻找最优解。

粒子的速度和位置更新基于其自身的历史最优位置和整个群体的历史最优位置。

这种信息共享和协作机制使得粒子群能够快速收敛到较好的解。

在将 PSO 应用于 TSP 问题时，首先需要对问题进行编码。

常见的编码方式有路径编码和基于排序的编码。

路径编码直接将城市的访问顺序作为粒子的位置，这种编码方式直观易懂，但在更新粒子位置时需要处理可能出现的非法路径。

基于排序的编码则将城市的排列顺序作为粒子的位置，通过特定的解码方法将其转换为路径，这种编码方式在处理粒子位置更新时相对简单。

在 PSO 算法的参数设置方面，粒子的数量、学习因子、惯性权重等参数对算法的性能有着重要的影响。

一般来说，粒子数量越多，算法的搜索能力越强，但计算时间也会相应增加。

学习因子控制着粒子向自身历史最优位置和群体历史最优位置学习的速度，合适的学习因子可以加快算法的收敛速度。

多智能体系统协同调度与优化研究

多智能体系统协同调度与优化研究随着科技的不断发展，多智能体系统协同调度与优化成为了研究的热点之一。

多智能体系统是由多个独立的智能体组成的系统，每个智能体都具有自主决策和协同行动能力。

在日常生活中，我们可以看到很多多智能体系统的应用，如交通管理、物流配送和无人机编队等。

协同调度与优化是多智能体系统中的关键问题之一，其目标是通过合理安排智能体的任务和资源来提高整体的效能，并实现系统的最优化。

在协同调度过程中，各个智能体需要相互协作、信息共享和任务分配，以达到协调一致的目标。

研究多智能体系统协同调度与优化的核心在于设计有效的算法和策略。

其中，集中式方案和分布式方案是常用的方法。

集中式方案通过集中管理和优化整个系统的任务分配和资源调度，具有全局优化能力，但在大规模系统中计算复杂度较高。

而分布式方案则通过各个智能体之间的相互协作和通信来实现任务分配和资源调度，具有较好的实时性和可扩展性。

在多智能体系统协同调度与优化研究中，有许多关键问题需要解决。

首先，需要设计合适的任务分配策略。

这涉及到为每个智能体分配合适的任务，使其能够在完成自身任务的同时，协调其他智能体的任务，并保证系统整体的效能。

其次，资源调度也是一个重要的问题。

智能体在执行任务过程中需要消耗各种资源，包括时间、能源和通信带宽等。

因此，需要合理安排资源的分配和利用，以提高系统的效率。

此外，对于大规模多智能体系统而言，还需要考虑网络拓扑优化、冲突解决和容错机制等问题。

近年来，研究者们提出了许多有效的算法和策略来解决多智能体系统协同调度与优化的问题。

例如，基于博弈论的方法可以用来解决多智能体之间的竞争与合作问题。

遗传算法和粒子群算法等进化算法可以用来优化任务分配和资源调度方案。

此外，机器学习和深度强化学习等方法也被应用于多智能体协同调度与优化领域，提高了系统效能。

在多智能体系统协同调度与优化研究中，还存在一些挑战和亟待解决的问题。

首先，如何处理不确定性的因素是一个重要的研究方向。

基于协同进化粒子群的机器人路径规划

ｌ遘訇化
基于协同进化粒子群的机器人路径规划
Ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｂａｓｅｄｏｎｃｏ－ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
知的机器人全局路径规划方法主要有：人工势场法【２Ｊ、可视图方与栅格等，但都存在着规
真实验结果表明该方法能够快速获得一条全局最优路径，取得较好的规划结果。
１多子群协同进化粒子群优化算法
（；，，．．．，，．．．，ＩＤ），其飞行速度
最优位置置Ｇ６
粒子群优化算法（ＰＳＯ）是Ｋｅｎｎｅｄｙ和Ｅｂｅｒｈａｒｔ于１９９５年提出的一种基于群体智能的进化计算方法［５】，通过模拟鸟群飞行行为而获得多维寻优能力。与遗传算法等传统的集群优化算法相比，粒子群算法具有可调参数少、容易实现与收敛速度快等优点，近年来已被广泛应用于机器人路径规划中隅叫。文献［７】采用首先用Ｄｉｊｋｓｔｒａ￣法获得次优路径，再用Ｐ＿ＳＯ
子群中的粒子根据其自身历史最优值与子群最优值更新，各个子群则协同进化。在协同进化的
采用基本ＰＳＯ算法实现了仓库巡检机器人的路径规划。文献【９】采用等分垂线法建模，后使用改进的

基于改进粒子群算法的多机协同目标分配

Ｖｏ１．４０．Ｎｏ．８
Ａｕｇ，２０１５
火力与指挥控制
ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ
第４０卷
第８期
２０１５年８月
文章编号：１００２ — ０６４０（２０１５）０８ — ００３８ — ０４
基于改进粒子群算法的多机协同目标分配
朱德法，单连平，管莹莹
（江苏自动化研究所，江苏连云港２２２００６）
摘要：针对多机协同空战目标分配的问题，提了一种改进的粒子群算法，设计了新的粒子群位置和速度更
新过程。充分利用粒子群算法的全局搜索能力以及利用贪婪策略的局部最优搜索能力进行混合搜索，显著地提高了搜索能力。仿真结果表明，改进的粒子群算法能够快速解决多机协同作战的目标分配问题，能够找到逼近全局最优
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉ－ｉｆｇｈｔｅｒｓｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔａｒｇｅｔａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｕｐｄａｔｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙｏｆｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｅｎｈａｎｃｅｄｏｂｓｅｒｖａｂｌｙｂｙｔａｋｉｎｇａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｐａｔｉｒａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆｇｒｅｅｄｙｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈＯＷＳｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉ — ｉｆｇｈｔｅｒｓｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔａｒｇｅｔａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｑｕｉｃｋｌｙ，ａｎｄｃａｎｇｉｆｎｄｏｕｔｔｈｅｇｌｏｂａｌ

基于粒子群优化模糊控制器永磁同步电机控制

科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
33
科技资讯 2019 NO.13 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
动力与电气工程
图1 粒子群优化自适应模糊控制器的结构
图2 粒子群优化模糊闭环矢量控制仿真模型从2nm升到10nm，比较不同结果表明，当转速达到稳定状态时，仅低于指令值。在999r/s产生的误差较小，而且PFC控制器依然要比PID控制器的性能好。通过数据我们发现转矩曲线比较平滑，启动过程中只有较大的超调量。这主要是由于电机带负荷启动过程中需要较大的扭矩，不适合更精确控制扭矩的场合。在今后的控制策略中引入转矩控制，可以减小起动转矩的过冲。
1 粒子群的优化算法该算法目前已经在很多领域中实现了应用。首先对一
组随机粒子进行初始化，用迭代法求出最优解。在迭代过程中，粒子通过跟踪极值来更新数据，其中一个是粒子本身的最优解，即单个极值。而另外一个是整个种群中的最优解，我们将其称为是全局机制。经过及时寻找到两个值后，可以根据公式来更新速度和位置。
摘要：在此次研究中，提出了永磁同步电机控制策略，借助粒子群算法的途径，对模糊控制器的3个比例因子参数进行实
时优化设计，从而充分发挥其性能和作用，为验证这一方法是否具有有效性进行了仿真模型验证，结果发现该系统具有
较强的鲁棒性，能够实现跟踪负载变化，响应较快，而且准确度高，进一步说明粒子群优化方法在电动机中车有一定的可
3 仿真模型实验图2为粒子群优化模糊闭环矢量控制仿真模型。在速度环中，速度为1000r/s，反馈引起的速度误差被发
送到PSO。当模糊控制器的3个参数进行优化，输出U作为电流指令进入电流回路时，PWM产生方式为空间矢量PWM，输出的三相正弦电流驱动电机。采用了ID等于零的控制系统策略。在实验过程中，我们对常规PID控制器和PFC控制器系统进行仿真实验。其中负载转矩需要从2nm升至10nm，观察各变量，对于越级信号的响应情况。我们将转速定为 100r/s，分别比较两种控制下转速响应情况。结果发现无论响应速度为多少，和超调量大小，其PFC控制器都优于PID 控制器的响应速度。同时发现PFC控制器下转距当发生突变时，速度相对平稳，超调量小。为了测试粒子群优化控制系统的高速性能，我们将对其进行加速，调至1000r/s，转矩

《机电传动控制》笔记

《机电传动控制》笔记第一章：绪论1.1 简介《机电传动控制》将机械工程与电气工程相结合，通过研究电机、驱动器以及控制系统来实现对机械设备的有效操作。

本课程旨在培养学生理解并掌握机电一体化系统的设计原理和方法，为将来从事相关领域的科研或工程实践打下坚实的基础。

1.2 机电传动控制系统的基本概念•定义：机电传动控制系统是指利用电气、电子及计算机技术来控制机械设备运动的系统。

•组成要素：o执行机构（如电动机）：负责产生驱动力。

o传感器：用于监测系统的状态信息。

o控制器：根据设定的目标值与实际反馈进行比较，并据此调整执行机构的动作。

o被控对象：即需要被控制的机械设备。

•工作流程：输入信号 → 控制器处理 → 输出信号 → 执行机构响应 → 反馈至控制器形成闭环回路。

1.3 发展历程与趋势自20世纪初以来，随着电力技术的发展，人们开始尝试用电能替代传统的蒸汽动力来进行工业生产。

到了20世纪中后期，随着微处理器技术和自动控制理论的进步，机电传动控制逐渐从简单的手动调节向自动化方向转变。

近年来，智能化、网络化成为该领域的主要发展方向之一。

未来，预计还将进一步融入物联网(IoT)、大数据分析等先进技术，提高整个系统的效率与可靠性。

第二章：电力拖动基础2.1 电机类型及其工作原理•直流电机o结构：由定子（包括主磁极、换向极）、转子（电枢铁心+绕组）、换向器三部分组成。

o工作原理：当电流通过电枢绕组时，在磁场作用下会产生电磁力矩使转子旋转；改变电压大小可以调节转速。

•交流电机o异步电机（感应电机）▪特点：简单耐用、成本低。

▪分类：单相、三相。

▪工作原理：依靠定子产生的旋转磁场切割转子导条，从而在转子内部形成闭合电路产生感应电流，进而产生转矩。

o同步电机▪特点：适用于高精度场合。

▪工作方式：转子转速严格等于电网频率与极对数之比，可通过改变励磁电流来调整输出功率因数。

2.2 电动机的选择原则选择合适的电动机对于确保整个系统的性能至关重要。

电力行业的智能电网调度自动化改造计划

电力行业的智能电网调度自动化改造计划第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章现状分析 (3)2.1 电力行业现状 (3)2.2 调度自动化现状 (4)2.3 现有系统存在的问题 (4)第三章技术选型与方案设计 (4)3.1 技术选型 (4)3.1.1 概述 (4)3.1.2 通信技术选型 (5)3.1.3 数据采集与处理技术选型 (5)3.1.4 控制策略与优化算法选型 (5)3.2 总体方案设计 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 系统架构设计 (5)3.2.3 功能模块设计 (5)3.2.4 系统集成与测试 (5)3.3 关键技术研究 (6)3.3.1 通信技术研究 (6)3.3.2 数据采集与处理技术研究 (6)3.3.3 控制策略与优化算法研究 (6)第四章系统架构设计 (6)4.1 系统总体架构 (6)4.2 系统模块划分 (7)4.3 系统接口设计 (7)第五章系统功能设计 (7)5.1 调度自动化功能需求 (7)5.2 数据采集与处理 (8)5.3 调度决策支持 (8)第六章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成方案 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 系统集成框架 (9)6.1.3 系统集成实施步骤 (9)6.2 测试策略与方法 (9)6.2.1 测试策略 (9)6.2.2 测试方法 (10)6.3 测试结果分析 (10)6.3.1 测试数据收集 (10)6.3.2 测试数据分析 (10)第七章项目实施与进度管理 (11)7.1 项目实施计划 (11)7.1.1 项目启动 (11)7.1.2 项目执行 (11)7.1.3 项目收尾 (11)7.2 进度控制与管理 (11)7.2.1 进度计划制定 (11)7.2.2 进度监控与调整 (11)7.2.3 进度汇报与沟通 (12)7.3 风险评估与应对 (12)7.3.1 风险识别 (12)7.3.2 风险评估 (12)7.3.3 风险应对 (12)第八章投资估算与经济效益分析 (12)8.1 投资估算 (12)8.1.1 总投资概述 (12)8.1.2 硬件设备购置费 (12)8.1.3 软件开发费 (12)8.1.4 系统集成费 (12)8.1.5 人员培训费 (12)8.1.6 运维费用 (13)8.2 经济效益分析 (13)8.2.1 直接经济效益 (13)8.2.2 间接经济效益 (13)8.3 投资回报期预测 (13)第九章智能电网调度自动化改造实施策略 (14)9.1 改造方案实施步骤 (14)9.2 改造过程中的人员培训 (14)9.3 改造后的运行维护 (15)第十章结论与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 不足与改进 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章概述1.1 项目背景我国经济的快速发展，电力需求持续增长，电力系统规模日益扩大，传统的电力调度方式已无法满足现代电力系统的需求。

多智能体系统中的协同控制与优化策略研究

多智能体系统中的协同控制与优化策略研究第一章引言多智能体系统是由多个独立的个体组成的一个整体，在许多领域都有广泛的应用，如机器人技术、通信网络、交通运输等。

在多智能体系统中，实现个体间的协同控制与优化策略是一个重要的研究方向。

本章将介绍多智能体系统的概念和研究意义，并简要介绍后续章节的内容安排。

第二章多智能体系统的建模与分析2.1 多智能体系统的定义和特点多智能体系统是由多个个体组成的一个整体，每个个体都有自己的感知和决策能力。

多智能体系统具有分布式、并行、非线性等特点，需要进行合理的建模与分析。

2.2 多智能体系统的建模方法多智能体系统的建模方法包括集中式方法和分布式方法。

集中式方法将多个个体的状态和动作集中在一个中央控制器中进行决策，而分布式方法则将决策分散到每个个体中进行局部决策。

2.3 多智能体系统的分析方法多智能体系统的分析方法包括动态分析和协同稳定性分析。

动态分析用于研究个体的运动规律和相互作用关系，而协同稳定性分析用于研究系统中个体间的协同性和系统的稳定性。

第三章多智能体系统的协同控制3.1 多智能体系统的协同控制方法多智能体系统的协同控制方法包括集中式控制和分布式控制。

集中式控制方法将多个个体的控制命令由一个中央控制器进行统一调度，而分布式控制方法则将控制命令分散到每个个体中进行局部调度。

3.2 多智能体系统的协同控制策略多智能体系统的协同控制策略包括一致性控制、队形控制、分工协同等。

一致性控制用于实现个体间的运动同步，队形控制用于实现个体间的位置和姿态的调整，分工协同用于实现个体间的任务分配和合作。

第四章多智能体系统的优化策略4.1 多智能体系统的优化目标多智能体系统的优化目标包括最大化系统整体性能、最小化系统能耗、最优化任务分配等。

4.2 多智能体系统的优化方法多智能体系统的优化方法包括遗传算法、粒子群算法、神经网络等。

通过这些优化方法，可以找到系统的最优解或近似最优解。

第五章多智能体系统的应用案例5.1 多智能体机器人系统多智能体机器人系统是多智能体系统在机器人领域的一个重要应用。

基于多策略协同作用的粒子群优化算法

基于多策略协同作用的粒子群优化算法李俊;汪冲;李波;方国康【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(36)3【摘要】针对粒子群优化(PSO)算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化(MSPSO)算法.首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个体进行反向学习并生成其反向解,以提高算法的收敛速度和收敛精度;否则,算法执行对粒子的位置进行高斯变异策略,以增强种群的多样性;其次,提出一种将柯西分布的比例参数进行线性递减的柯西变异策略,能够产生更好的解引导粒子向最优解空间运动;最后,在8个标准测试函数上进行仿真测试,MSPSO算法在Rosenbrock、Schwefel's P2.22、Rotated Ackley、Quadric Noise、Ackley函数上收敛的平均值分别为1.68E+ 01、2.36E-283、8.88E-16、2.78E-05、8.88E-16,在Sphere、Griewank和Rastrigin函数上收敛达到最优解0,优于高斯扰动粒子群优化(GDPSO)算法、基于柯西变异的反向学习粒子群优化(GOPSO)算法.结果表明,所提出的算法收敛精度高,能避免粒子陷入局部最优.【总页数】6页(P681-686)【作者】李俊;汪冲;李波;方国康【作者单位】武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),武汉430065;武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),武汉430065;武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),武汉430065;武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),武汉430065【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP18【相关文献】1.自适应多策略粒子群优化算法的研究综述 [J], 喻祥;孙辉;赵嘉;刘祖涵;覃晖2.基于多策略的多目标粒子群优化算法 [J], 雷瑞龙;侯立刚;曹江涛3.一种多策略混合的粒子群优化算法 [J], 余伟伟;谢承旺4.多策略自适应粒子群优化算法 [J], 汤可宗;丰建文;李芳;杨静宇5.多策略融合的粒子群优化算法 [J], 廖玮霖;程杉;尚冬冬;魏昭彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《电动汽车永磁同步电机再生制动模糊控制策略研究》

《电动汽车永磁同步电机再生制动模糊控制策略研究》一、引言随着全球对环境保护和能源效率的日益关注，电动汽车（EV）已成为未来交通发展的关键方向。

在电动汽车的驱动系统中，永磁同步电机（PMSM）以其高效率、高功率密度等优点，得到了广泛的应用。

然而，如何实现电动汽车在行驶过程中的能量回收与优化控制，是当前研究的热点问题。

再生制动技术作为实现这一目标的关键手段，其控制策略的优化尤为重要。

本文旨在研究电动汽车永磁同步电机的再生制动模糊控制策略，以提升能量回收效率和系统稳定性。

二、永磁同步电机及其再生制动原理永磁同步电机作为一种高效、可靠的电动机，其工作原理是利用永久磁铁产生的磁场与电枢电流产生的磁场之间的相互作用，实现电机转动。

再生制动技术则是利用电机在减速或制动过程中的动能，通过电机内部的电能转换装置将其转化为电能，并回收到电池中，从而实现能量的回收利用。

三、模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理那些难以用精确数学模型描述的复杂系统。

在电动汽车的再生制动控制中，由于系统受到多种因素的影响，如道路状况、车辆负载、电池状态等，因此采用模糊控制策略可以更好地适应这些不确定性，实现能量的优化回收。

四、电动汽车永磁同步电机再生制动的模糊控制策略研究（一）策略设计本研究设计的模糊控制策略主要包括输入变量（如车速、电池SOC、道路坡度等）和输出变量（如电机再生制动力矩）。

通过建立模糊规则库，将输入变量的模糊化值与规则库中的规则进行匹配，得到输出变量的模糊化命令，再经过解模糊化处理，得到精确的再生制动力矩。

（二）策略实施在实际应用中，通过实时采集车速、电池SOC等数据，利用模糊控制器进行计算，得出实时的再生制动力矩。

同时，考虑到系统的不确定性，采用多目标优化算法对模糊控制策略进行优化，以提高能量回收效率和系统稳定性。

五、实验结果与分析通过实验验证了所提出的模糊控制策略的有效性。

实验结果表明，该策略能够根据车速、电池SOC、道路坡度等实时信息，动态调整再生制动力矩，实现了能量的有效回收。

基于粒子群优化算法的永磁同步电机H2／H∞混合控制

ＡｂｓｒｔＡｘｄＨ２ｔａｃ：ｍｉｅ／ＨｒｂｕｔｃｔｏｌｒｗａｅｉｎｄｔｎｈｎｅｔｒｏｍａｃｓｏｒａｅｔＭａｎｅｎｈｏｏｓｏｓｏｎｒｌｅｓｄｓｇｅｏｅａｃｈｅｐｅｆｒｎｅｆＰｅｍｎｎｇｔＳｙｃｒｎｕ
控制器具有比Ｐ控制器更好的控制效果，Ｉ同时也表明采用ＰＯ算法进行控制器设计是有效、Ｓ可行的。关键词：永磁同步电机；ＨＨ／混合控制；混合灵敏度；粒子群优化算法；比例积分控制器
中图分类号：Ｐ７Ｔ２文献标志码：Ａ
ＭｔｒＰＳｏｏ（ＭＭ）ｃｎｒｌｙｔｏｔｓｍ．Ｆｒｔ，ｔｅＨｓｂｐｉｌｏｔｌｒｗｒｄｓｎｄｗｔｍｘｄｓｎｉｖｔｍｔｏ．Ｔｅｅｏｓｅｉｌｈｕｏｔｎｒｌｓｅｅｉｅｉｉｅｓｉｙｅｈｄｈｎｔｓｙｍａｃｏｅｅｇｈｅｔｉｈ
ｔａｔｅｒｂｓｃｎｒｌｒａｅｔｅｏａｃｏｐｒｄｗｔｔｄｔｎｌｒｏｉａＩｔｒ（ＩｏｔｌｒｎｅＰＯｈｔｈｏｕｔｏｔｌｓｂｔｒｒｒｎｅｃｍａｅｉａｉｏａＰｏｒｏｌｎｅａＰ）ｃｎｏｅ，ａｄｔＳｏｅｈｅｐｆｍｈｒｉｐｔｎｇｌｒｌｈ
ｃｎｒｌｒｉｅｂｓＨｅｏｎｅｓｎａｄｗｓｓｌｔｉａｉｅＳａｍＯｔｚｔｎ（Ｓ）ａｄｔｅＨ／ｒｂｓｏｔｌｔｔｅｔ２ｒｒｃｔｄｒａｅｃｅｗｔＰｒｃｗｒｐｉａｏＰＯｎ２Ｈｏｕｔｏｅｗｈｈｐｆｍａａｅｄｈｔｌｍｉｉｈ

多电机同步运动控制技术综述

多电机同步运动控制技术综述1. 本文概述随着现代工业自动化的快速发展，多电机同步运动控制技术在诸多领域，如机器人、数控机床、生产线自动化等方面得到了广泛应用。

本文旨在对多电机同步运动控制技术进行全面的综述，以期为读者提供清晰、系统的技术理解和应用指导。

本文将简要介绍多电机同步运动控制技术的基本概念和原理，包括其定义、发展历程以及主要的应用场景。

接着，本文将重点分析多电机同步运动控制技术的关键技术和挑战，如同步策略、误差补偿、动态性能优化等。

本文还将对多电机同步运动控制技术的不同实现方法进行比较和评价，包括传统的PID控制、现代的控制算法如模糊控制、神经网络控制等。

在综述的过程中，本文将结合近年来国内外在多电机同步运动控制技术方面的重要研究成果和案例，深入剖析其技术特点、应用效果以及可能的发展方向。

本文将总结多电机同步运动控制技术的发展趋势和前景，以期对未来的研究和应用提供参考和启示。

通过本文的综述，读者可以对多电机同步运动控制技术有一个全面、深入的了解，为实际应用和研究提供参考和指导。

2. 多电机同步运动控制的基本原理首先是速度同步控制。

在多电机系统中，为了实现同步运动，需要确保各个电机的转速一致。

这通常通过采用速度反馈控制策略来实现，即通过传感器实时检测电机的实际转速，并与期望的转速进行比较，然后根据误差调整电机的控制输入，使其逐渐接近期望的转速。

其次是位置同步控制。

除了速度同步外，位置同步也是多电机同步运动控制中的重要方面。

为了确保各个电机在运动中保持相对位置不变，需要采用位置反馈控制策略。

这通常通过编码器或传感器实时检测电机的实际位置，并与期望的位置进行比较，然后根据误差调整电机的控制输入，使其逐渐达到期望的位置。

最后是力同步控制。

在某些多电机系统中，除了速度和位置同步外，还需要实现力的同步。

例如，在机器人抓取物体时，需要确保各个电机产生的合力与期望的抓取力一致。

这通常通过力传感器实时检测物体受到的力，并根据误差调整电机的控制输入，使其产生的合力逐渐接近期望的抓取力。

一种基于多策略协同作用的粒子群优化的方法[发明专利]

专利名称：一种基于多策略协同作用的粒子群优化的方法专利类型：发明专利
发明人：李俊,汪冲,陈姚节,李波,胡威,方国康
申请号：CN201510513793.1
申请日：20150820
公开号：CN105426954A
公开日：
20160323
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明的目的是提出一种基于多策略协同作用的粒子群优化的方法，其技术方案是：第一步是对粒子种群的初始化，初始化NP个粒子；第二步是对NP个粒子计算适应度值；第三步是确定粒子速度和位置变化的方式；第四步是对粒子的位置执行柯西变异；第五步是对粒子停止执行的条件进行确定。

本发明适用于函数的优化求解，充分利用精英反向学习提高函数优化的速度和精度，利用高斯变异策略防止粒子陷入局部的最优值，利用提出的一种柯西分布比例参数线性递减的柯西变异对粒子位置进行变异，从而产生更优的粒子引导其余粒子向更优解方向运动，既提高了函数优化的精度，又提高了函数优化的稳定性。

申请人：武汉科技大学
地址：430081 湖北省武汉市和平大道947号
国籍：CN
代理机构：杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张宇娟
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基于粒子群优化的ATO控制策略

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｕｔｏｍａｔｉｃｔｒａｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎ（ＡＴＯ）ｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙ，ｗｈｉｃｈｒｅａｌｉｚｅｓｐｒｅｃｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅ
中图分类号：Ｕ２８４．４８文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ８３６０．２０１７．０３．０１０
ＡｎＡＴＯＣｏｎｔｒｏｌＳｔｒａｔｅｇｙＢａｓｅｄｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
第３９卷第３期
２０１７年３月
铁
３
Ｍａｒｃｈ２Ｏ１７
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＲＡＩＬＷＡＹＳ０ＣＩＥＴＹ
文章编号：１００１ — ８３６０（２０１７）０３～００５３ — ０６
ＬＩＣｈｅｎｇ，ＷＡＮＧＸｉａｏｍｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１７５６，Ｃｈｉｎａ）

Ad-hoc 网络中基于博弈论和粒子群优化的协作算法

Ad-hoc 网络中基于博弈论和粒子群优化的协作算法张闯;张佳岩;赵洪林【摘要】为了促使 Ad-hoc 网络中的“自私”节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法(Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization,NGPSO)在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。

将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益；在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。

仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的 NGPSO 算法能使源节点和中继节点达到最优收益；和中继节点固定功率转发相比,所提出的 NGPSO 算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。

%To stimulate the selfish nodes of Ad-hoc networks to participate in cooperation,a cooperation al-gorithm based on Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization (NGPSO)is proposed.In the first stage of the proposed algorithm,the relay node is paid by the source node for forwarding source nodes’da-ta,then cooperation between the source node and the relay node can be reached.We model the optimal bid of the source node as Nash bargain,and Nash equilibrium of the optimal bid which is Pareto efficient is given. Consequently,the optimal bid can guarantee that the source node and the relay node obtain optimal revenue.In the second stage of the proposed algorithm,after obtaining the optimal bid of the source node,the relay node determines optimal transmitpower through particle swarm optimization to maximize its own cooperative gain. Simulation results show that,compared to random price incentive mechanisms,the NGPSO algorithm can make the source nodeand the relay node obtain optimal revenue.Meanwhile,the proposed algorithm improves the co-operative gain of the relay node and the energy efficiency of the source node compared to the algorithm where the relay node uses constant transmit power.Furthermore,when the relay node appropriately sets its search space, the total energy efficiency of the whole system can be ensured.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】7页(P664-670)【关键词】协作算法;博弈论;粒子群优化;能量效率【作者】张闯;张佳岩;赵洪林【作者单位】哈尔滨工业大学通信技术研究所，黑龙江哈尔滨 150080;哈尔滨工业大学通信技术研究所，黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨工业大学通信技术研究所，黑龙江哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】TP393.01近年来,关于Ad-hoc网络中节点间的协作问题得到了越来越多的关注。

基于改进粒子群算法的多机协同目标分配

基于改进粒子群算法的多机协同目标分配朱德法;单连平;管莹莹【摘要】针对多机协同空战目标分配的问题,提出了一种改进的粒子群算法,设计了新的粒子群位置和速度更新过程.充分利用粒子群算法的全局搜索能力以及利用贪婪策略的局部最优搜索能力进行混合搜索,显著地提高了搜索能力.仿真结果表明,改进的粒子群算法能够快速解决多机协同作战的目标分配问题,能够找到逼近全局最优点的解.%According to the problem of multi-fighters cooperative target assignment,an improved particle swarm optimization algorithm is put forward,and the process of updating position and velocity of new particle swarm is designed. The algorithm performance is enhanced observably by taking advantage of the global searching ability of PSO algorithm and the partial searching ability of greedy method. The result of simulation experiment shows that the improved particle swarm optimization can solve the problem of multi-fighters cooperative target assignment quickly,and can g find out the global optimal solution.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(040)008【总页数】4页(P38-41)【关键词】粒子群;多机协同;目标分配;贪婪【作者】朱德法;单连平;管莹莹【作者单位】江苏自动化研究所,江苏连云港 222006;江苏自动化研究所,江苏连云港 222006;江苏自动化研究所,江苏连云港 222006【正文语种】中文【中图分类】TP301在作战环境日益复杂的现代战争中，作战任务样式多样化，单架飞机所发挥的作战效能极为有限，一般情况下都需要多架飞机相互协同才能完成预定的作战目标。

粒子群优化的多机器人协作定位方法

粒子群优化的多机器人协作定位方法刘利枚;蔡自兴【摘要】针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法.该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观测信息,调整粒子的提议分布和粒子权重,增强多机器人位置预测的有效性,提高多机器人定位的精度.实时数据实验结果表明:该方法正确、可行.%According to different perceptions and processing abilities of heterogeneous robots, an approach to multi-robot cooperative localization was presented based on particle swarm optimization. Through the particle swarm algorithm combined with the standard particle filter, the prediction of particles was updated, and the proposal distribution and the weight of particles were adjusted based on the relative observations to enhance the effectiveness of the position prediction and improve the localization accuracy. The online experimential results prove that the improved method is correct and feasible.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(042)003【总页数】6页(P682-687)【关键词】粒子群优化;粒子滤波;多机器人;协作定位【作者】刘利枚;蔡自兴【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083;湖南商学院计算机与电子工程学院,湖南长沙,410205;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083【正文语种】中文【中图分类】TP242.6机器人定位是机器人研究领域中的热点问题之一。

基于综合学习策略粒子群r优化算法的永磁同步电机模型辨识

基于综合学习策略粒子群r优化算法的永磁同步电机模型辨识吴麒;王瑶为;张文安;俞立
【期刊名称】《机械设计与制造工程》
【年(卷),期】2017(046)011
【摘要】在分析了永磁同步电机先验模型的基础上,引入线性二阶受控自回归模型.通过将系统辨识问题转化为优化问题,并引入综合学习策略粒子群优化算法实现了对二阶受控自回归模型参数的离线估计.为了验证模型的准确性和可靠性,在实际三轴运动控制平台上设计并完成了验证实验.实验结果表明,通过该方法获得的模型精度高,且能较好地表征永磁同步电机伺服控制系统的实际输入输出特性.
【总页数】5页(P78-82)
【作者】吴麒;王瑶为;张文安;俞立
【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023
【正文语种】中文
【中图分类】TP
【相关文献】
1.基于自适应粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识 [J], 袁玉敏
2.基于遗传粒子群优化算法的调速器执行机构分段线性模型及参数辨识 [J], 王力;赵洁;刘涤尘;王骏;陈刚;刘蔚
3.基于粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识 [J], 丁金多
4.基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识 [J], 唐柱;丁学明;刘灿
5.基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识 [J], 毛琦;祝乔;徐志杰;徐顺帆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种多粒子群的协同优化算法

一种多粒子群的协同优化算法
徐志烽
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2007(30)1
【摘要】提出了一种多个粒子群优化的协同方法(MPSCO).该算法用多个粒子群同时进化搜索,各粒子群定期交流信息,每经过若干代后相互交换各自的全局最优解,这样就使各粒子群在搜索过程中借鉴了其他粒子群的搜索成果,使搜索更具全局性.通过对Griewank函数等4个标准函数做优化测试,MPSCO的性能明显优于基本PSO.
【总页数】3页(P131-133)
【作者】徐志烽
【作者单位】宁波城市职业技术学院,浙江,宁波,315100
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 [J], 陶新民;刘福荣;刘玉;童智靖
2.一种具有自适应迁移能力的多粒子群协同优化算法 [J], 蔡国榕;陈水利;李绍滋;吴云东
3.一种双种群协同多目标粒子群优化算法及应用 [J], 郭玉洁;张强;袁和平
4.一种具有随机变异性质的粒子群协同优化算法 [J], 宋胜利; 苏日建
5.一种基于差异演化的协同粒子群优化算法 [J], 毛恒;王永初
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优先出版计算机应用研究第32卷
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基金项目：国家自然科学基金资助项目(61070100)；
作者简介：张会(1980-)，女，四川射洪人，硕士，讲师，主要研究方向为计算机网络；张军朝(1980-)，男，博士后，副教授，主要研究方向为传感器网络．
基于同步控制策略和粒子群优化的中继协作机制
张会1，张军朝2
（1.攀枝花学院数学与计算机学院，四川攀枝花 617000；2．太原理工大学计算机科学与工程学院，太原 030001) 摘要：为了提升中继通信网络的系统性能，提出一种基于同步控制策略和粒子群优化的中继协作机制（SCPS ）。

该中继协作机制对中继节点的输入速率和输出速率采用同步控制的方法来减少通信系统的中继冗余情况，并为根据中继节点的任务需求来为节点分配最大传输功率，提升系统性能。

采用粒子群迭代更新的方法来更新网络中中继节点的传输速率以及传输功率的权重值，并找出最佳的中继节点。

实验仿真及结果表明，SCPS 算法在减少误比特率和中断概率，提高信道利用率上取得了较好的效果。

关键词：中继通信网络；中继节点；同步控制策略；粒子群优化中图分类号 TN914.42
Relay cooperation mechanism with synchronization control
strategies and particle swarm optimization
ZHANG Hui 1, ZHANG Jun-chao 2
(1. School of Mathematics & Computer Science, Panzhihua University, Panzhihua Sichuan 617000, China; 2. School of
Computer Science & Engineering Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030001, China)
Abstract: In order to improve system performance relay communication network, we propose a mechanism based on synchronous control relay cooperative strategies and particle swarm optimization (SCPS). The coordination mechanism of the relay input rate and output rate of the relay node using synchronization control method to reduce redundancy relay communication system, and the maximum transmission power is allocated to the node of the task of the relay node needs to improve system performance. Particle swarm iterative update method to update the right transmission rate and transmission power of the relay node network weight values, and find the best relay node. Simulation and experimental results show that, SCPS algorithm to reduce the bit error rate and outage probability improve and achieved good results on channel utilization. Key Words: Relay node; ; relay communication network synchronization control strategy; PSO
0 引言
中继通信技术通过节点间的中继协作可以进行空间分集增益，有利于减少由于信道所带来的影响，可以有效地共享用户数据和用户资源，并有效提高数据传输的可靠性。

最早提出的中继通信方案是利用源节点，中继节点以及目的节点来形成协作通信模型，在中继通信网络内传输的数据将通过放大转发和解码转发以及编码协作等方式将数据发送到目的节点，可以有效地减少数据的衰落损耗[1-2]。

在对中继通信的研究上，如何降低信道间的干扰，最大化地利用频谱资源是一个重要的研究问题[3]。

随着参与中继的用户数在不断增加，如何减少节点转发的冗余数据包，有效地利用网络的数据资源也是一个重要的研究问题[4]。

Ryu 等人[5]提出一种基于MIMO 中继通信的平衡线性预编码的解码 - 转发算法，通过线性组合两个独立地预编码，最大限度地提高数据传输速率，直接提出预编码结余及中继链路，
最大限度地提高了整个系统的利用率。

Yue Rong 等人[6]提出一种联合信源和中继优化双向线性非再生MIMO 中继通信算法，当线性最小均方误差（MMSE ）接收机在中继系统中被使用时推导出源节点和中继节点的预编码矩阵，通过MIMO 通信的目标函数最大化互信息，寻找最佳的中继节点和源矩阵。

祝开艳等人[7]提出一种基于网络编码和中继选择的中继协作传输方案，通过减少所需要的传输次数来提高系统的频谱效率，求出传输次数的概率质量函数和平均传输次数来改善系统的性能。

李博等人[8]提出一种新的联合正交物理层网络编码的双中继通信算法，该算法的源节点采用正交载波来发送信息，采用QPSK 调制的方式来广播综合信息到目的节点。

可以得到更好的误比特率性能。

王蔚等人[9]提出一种感知无线网中继通信算法，该算法在缓存队列中结合随机网络编码，可以有效地避免中继冗余，可以增大感知用户的信道容量上限，在提升中继缓存空间以及系统的中继效率上具有更好的性能。

刘洪等人[10]提出一种不均等双向解码转发机会中继通信算法，该算法能在保证空间
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