一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

改进蚁群算法及其在永磁同步电机设计中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，该算法通过模拟蚂蚁觅食的方式，使一定数量的蚂蚁在解空间内进行随机搜索，对路径上蚂蚁释放的信息素进行更新，按照转移概率决定前进的方向，最后收敛于全局最优解.对蚁群算法的模型进行了改进以提高其全局寻优速度，用国际标准函数对改进算法进行验证，并对一台15 kW的永磁同步电机进行优化，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.     

径向永磁低速同步电动机的优化设计研究

研究了钕铁硼永磁低速同步电动机的优点,对其径向充磁式结构及其优点做了介绍;并针对钕铁硼永磁体价格较贵的问题,提出一种遗传算法与复合形法相结合的混合优化算法,即保证优化的全局收敛,又能提高优化的快速性;本文建立了数学模型,绘出了主程序、遗传算法、复合形法的流程图;并利用混合优化算法对某一型号径向钕铁硼永磁低速同步电动机进行了优化。优化结果表明,优化后不仅使永磁材料用量减少,而且电机的性能指标也有所提高。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

直线电机的推力波动及其抑制方法

在高精度微进给数控机床伺服系统中，需要对永磁直线同步电动机(PMLSM)的推力波动进行补偿和控制．目前虽然出现了多种抑制推力波动的方法，但均存在一定的困难．对永磁直线同步电动机的推力波动情况进行了概述．并就抑制永磁直线同步电动机推力波动的措施，从优化永磁直线电动机的设计和采用适当的控制策略两方面进行了总结和阐述．     

基于人工鱼的全局优化文化算法

针对基本人工鱼算法存在多样性缺失、搜索后期收敛速度较慢和搜索精度不高等不足,以及传统文化算法的框架模式,提出了基于人工鱼的全局优化文化算法.算法中首先人工鱼进行跳跃式全局搜索,当搜索过程较慢或处于停滞状态时,采用高斯变异算子对最优值进行变异,然后让人工鱼继续在最优值的周围搜索,可使结果精度更高.通过典型的基准测试函数和应用实例表明该算法收敛速度快、精度高,可有效用于全局优化问题的解决.     

磁体阵列式永磁同步电动机磁场与起动性能

为了提高传统表面式永磁同步电动机气隙磁场的正弦程度,降低永磁同步电动机的谐波影响并且使得表面式永磁同步电动机也能具有一定的自起动能力,提出一种分布磁体阵列调制式永磁同步电动机．转子铁芯表面磁极是由若干小磁块阵列构成的,阵列中小磁块的宽度、高度及磁块之间的间隔符合一种调制关系,合理设置转子与磁极的结构和位置,使产生的气隙磁场波形更加接近正弦波.利用调制后磁体阵列间剩余的空间设置起动绕组,产生异步感应电磁转矩,使表面式永磁同步电动机增添自起动功能.ANSOFT仿真分析和样机实验结果具有很好的一致性,说明所提出的改善表面式永磁同步电动机气隙磁场波形正弦化的方法是可行的,证明了自起动新方法和新结构的正确性和有效性.     

双永磁同步电动机的交叉耦合同步协调控制

该文分析了永磁同步电动机的数学模型,并在给出交叉耦合控制算法的基础上,设计了一个基于交叉耦合的双永磁同步电动机控制系统,将交叉耦合算法引入双电机同步控制,最后对系统进行了仿真。仿真结果表明,交叉耦合控制能有效地减小双永磁同步电动机同步协调控制的系统误差,验证了控制方案的正确性和可行性。     

低速永磁直线电动机的稳定性分析及其控制方法研究

在对低速永磁直线同步电动机的力角特性进行分析的基础上,确定了该电机的稳定工作区,得到了永磁直线同步电动机的稳定控制方法,即可通过改变电压和频率来实现低速永磁直线电动机的失步预防控制.实验结果表明,该方法具有算法简单、控制品质好等优点,可以有效地提高永磁直线同步电动机的稳定性,避免电机失步的发生.     

精确线性化多输入多输出PMSM非交互式控制

针对永磁同步电动机的强耦合特性,提出利用状态反馈精确线性化实现多输入多输出永磁同步电动机非交互式控制方法.根据永磁同步电动机的数学模型,运用微分几何理论讨论了永磁同步电动机在多输入多输出情况下可以进行精确线性化的条件,并在此基础上实现了永磁同步电动机的精确线性化.运用状态坐标变换和状态反馈变换完成了非交互式控制设计,对精确线性化的永磁同步电动机设计了比例 积分控制器,并对控制的结果进行了仿真研究.仿真结果表明,利用状态反馈精确线性化方法对永磁同步电动机的多输入多输出线性化能够获得满意的结果.     

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。     

随机并行算法在永磁电机优化设计中的应用

简单介绍了一种随机并行算法——Ａｌｏｐｅｘ算法．研究了用这种算法进行永磁电机优化设计的策略和方法．并以一台０．８ｋＷＮｄＦｅＢ永磁同步电动机为例,对其进行优化设计,在满足各项性能指标的情况下取得了最佳结果．     

神经网络训练的一种随机方法

研究了一种随机寻优方法－Ａｌｏｐｅｘ算法在神经网络权值训练中的应用问题。对Ａｌｏｐｅｘ算法进行了分析和改进。优化了算法中随机扰动的作用方式，改善了温度的变化过程，使用前向神经网络和递归神经网络进行比较实验，仿真结果表明改进后的算法具有更快的收敛速度。     

一种并行优化算法及在VLSI设计中的应用

在对 Alopex 算法的研究过程中.纠正了原算法对其收敛行为论证中存在的错误,给出了 Alopex 算法收敛行为的正确论证,以及算法中各参数的选取和特性.并将此算法应用于 VLSI 设计中的布局、Gate Matrix 的栅排序中.     

基于改进遗传算法的汽车永磁起动机优化设计

针对电机的优化设计是一个复杂的、有约束、多变量优化问题,为了提高优化效率和收敛速度,使电机成本降低,结构更紧凑,采用了改进的遗传算法,将永磁起动机的原始方案直接加在初始种群中,并对交叉概率和变异概率采用了随着适应值变化进行自适应调整的方法．在适应值的计算过程中,为了提高计算准确度,2D有限元模型被用来计算永磁起动机的参数和性能．根据优化结果研制了新的样机,实验结果表明：通过优化,在满足各项性能要求和约束的前提下,降低了电机的成本．     

Hybrid membrane computing and pigeon-inspired optimization algorithm for brushless direct current motor parameter design

In this paper, a novel approach is proposed for solving the parameter design problem of brushless direct current (BLDC) motor, which is based on the membrane computing (MC) and pigeon-inspired optimization (PIO) algorithm. The motor parameter design problem is converted to an optimization problem with five design parameters and six constraints. The PIO algorithm is introduced into the framework of MC for improving the global convergence performance. The hybrid algorithm can improve the population diversity with better searching efficiency. Comparative simulations are conducted, and comparative results are given to show the feasibility and effectiveness of our proposed hybrid algorithm for high nonlinear optimization problems.     

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.     

A modified alopex which guarantees stability for a class of closed loop neural network control systems

０　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＷｉｔｈｅｘｔｅｎｓｉｖｅｕｓｅｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ,ｉｔｂｅｃｏｍｅｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆ...