应用加权最小二乘法辨识水下推进电机参数

建立数学模型，采用ＭＣＳ－５１系列单片机数据采集系统记录电枢绕组中电流变化过程以及电机的转角速度．应用加权最小二乘的系统辨识法对永磁直流伺服电动机的参数测定进行了探讨，并编制了这种电机参数变识的计算机程序．所得结果经计算机仿真验证，其暂态过程与实测过程比较吻合，证明了该方法的可行性．     

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。     

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。     

钕铁硼永磁汽车雨刷电动机的优化设计

将遗传算法和二维有限元电磁分析相结合 ,设计了 5 0W钕铁硼 (NdFeB)永磁汽车雨刷电动机。在优化设计中定义了基于序的评价函数 ,并用浮点向量表示可行解。     

逆变器死区时间对异步电机转矩脉动影响及削弱办法

建立了考虑逆变器死区时间的异步电动机系统整体数学模型，研究逆变器死区时间对系统转矩脉动的影响。在分析常用死区补偿法的基础上，采用脉冲为基础的死区时间补偿法对死区进行补偿，可以有效达到削弱转矩脉动，改善异步电动机系统运行质量的目的．     

一种混合优化算法及其收敛性证明

针对改进的混沌优化方法和Alopex算法的特性，将改进的Alopex算法嵌入到改进的混沌优化算法中，提出一种混合优化算法，此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和改进的混沌优化方法细致寻优的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优；同时对改进的混沌优化算法和混合优化算法的收敛性进行了证明，仿真结果表明了算法的有效性。     

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，实践证明方法是有效的。