遗传算法在新安江模型参数优化中的应用

本文针对新安江数学模型的参数优化识别的问题,在将基本遗传算法用于非线性系统参数优化的基础上,提出了一种改进的遗传算法.结果 表明改进的遗传算法具有直观、简便、快速及适应性强等特点.     

基于模糊神经滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

为了解决传统滑模观测器的抖振问题,提出了一种用于永磁同步电机的模糊神经滑模观测器。分析了滑模增益对抖振的影响,并采用模糊神经网络动态调整滑模增益以改善抖振,利用李雅普诺夫函数证明了模糊神经网络观测器的稳定性。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,减小由高频噪声引起的误差。仿真结果表明:改进后的滑模观测器能够对永磁同步电机转子位置进行精确辨识,有效地抑制了抖振,实现了高性能的永磁同步电机无传感器控制。     

遗传算法在新安江模型参数优化中的应用

本文针对新安江数学模型的参数优化识别的问题,在将基本遗传算法用于非线性系统参数优化的基础上,提出了一种改进的遗传算法。结果表明改进的遗传算法具有直观、简便、快速及适应性强等特点。     

一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法

随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果.     

WLAN无漫游组网方式设计与实现

针对无线局域网传统"微蜂窝架构"组网方式下终端漫游时存在的时延增大、丢包和断流等问题,提出了一种软件定义的WLAN无漫游组网方法,通过将多个AP(AccessPoint,无线接入点)虚拟成一个"大虚拟AP"的方式,使终端始终关联在该"大虚拟AP"上,从而使得终端可在AP间无漫游地切换并维持数据通信的连续性。实验结果表明,该方法使终端在切换AP时比传统"微蜂窝架构"组网方式下的漫游具有更快的文件传输速度和更好的稳定性,增强了网络实时性。     

模具技术现状与发展趋势综述

介绍了前模具设计与制造技术的现状,尤其是CAD/CAE/CAM集成技术及"逆向工程"技术,并对模具技术的发展趋势作出了分析.     

一种混沌粒子群算法及其仿真研究

分析了基本粒子群优化（PSO）算法易于发生早熟收敛的原因，在此基础上提出了一种混沌粒子群优化（CPSO）算法根据个体适应值自适应调整粒子的位置分布，既保证了收敛速度又兼顾了全局收敛性，仿真结果表明该算法比基本粒子群算法有更优的性能。     

一种混沌粒子群算法及其仿真研究

分析了基本粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因,在此基础上提出了一种混沌粒子群优化(CPSO)算法根据个体适应值自适应调整粒子的位置分布,既保证了收敛速度又兼顾了全局收敛性,仿真结果表明该算法比基本粒子群算法有更优的性能。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。