用遗传算法建立连续系统低阶近似模型的方法及其在电机控制中的应用

基于高阶非线性系统的阶跃响应数据，用遗传算法寻找最优参数，直接得到便于工程设计和分析的低阶线性连续系统模型．首先讨论了遗传算法及其改进方法，然后分析低阶系统参数变化范围的自动修改规则和建模方法，最后建立了交流电机调速系统的低阶近似模型．     

基于概念设计的客车车身结构设计与优化系统

针对客车车身结构概念设计的特点，开发了客车车身结构概念设计与优化系统（简称BCD），建立了参数化的客车车身结构概念模型.以该模型为模板，实现了新客车车身结构概念几何模型的创建和车身尺寸参数调整，同时建立了车身系统的静态刚度分析、低阶模态分析、灵敏度计算和优化设计计算的自动化过程，对车身的结构性能和低阶模态进行了有效的预估.最后，本文使用该系统计算了某客车车身结构的刚度和低阶模态，并在保证车身质量降低的情况下实现了刚度和低阶模态的提高，有效的改善该车身结构性能，实现了车身轻量化，验证了BCD系统的有效性和可靠性.     

双闭环直流调速系统参数的进化计算

用现代控制理论方法建立闭环直流调速系统的状态方程式,并以时域性能指标为目标函数,建立了系统参数优化的数学模型。在工程设计方法的基础上引入了遗传算法,对设计参数进行了优化,优化后的设计参数显著地提高了系统性能指标。     

机器人系统中环境动力学模型及其参数辨识

根据机器人系统中环境的本质特征，本文提出了环境动力学既有刚体运动力学特性，又有表面开变动力学特性的观点；由此建立了新的环境动力学模型，给出了该动力学模型参数辨识的遗传算法模型，理论分析和实验研究表是该模型及其参数辨识方法是实用的，可行的。     

一种采用随机数直接搜索方法的应用及其改进

应用随机数直接搜索的单纯形最优化方法，将系统高阶模型简化为低阶效模型，并对控制系统调节器参数进行在线寻优，在保留方法原有优点的基础上对搜索范围的变化规定了改进，即依据目标函数值的大小来改变收缩系数，以达到搜索参数快速收敛于最优点的目的。     

数字化独立单元驱动精梳机机架系统结构的优化设计

基于数字化独立单元驱动精梳机机架的低阶固有频率及结构质量对其设计参数灵敏度分析的结果,选取其中较高灵敏度设计参数为优化设计变量,以机架结构质量最轻为目标,同时考虑满足前几阶低阶固有频率避开周期激励基频与倍频的性能要求,建立机架的ANSYS APDL参数化有限元模型,对机架系统结构进行优化设计,得以在轻量化下使机架系统具有较高的动态承载能力.该优化设计方法可有效减少机架系统有限元模型优化设计的规模,提高优化分析计算的效率,进而对推进较大型复杂结构有限元模型的动态性能优化设计具有借鉴作用.     

遗传算法用于电机电器优化设计的展望

介绍了遗传算法及其特点，分析了传统优化方法在电机电器优化设计领域存在的问题，认为遗传算法将是电机电器优化设计领域较理想的方法。     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

基于遗传算法的河流水质模型参数估值系统

河流水质模型的参数最优化估值需要进行约束非线性规划的求解,遗传算法是一种高效的启发式随机搜索算法。将遗传算法应用于河流水质模型的参数估值问题的求解,开发了基于遗传算法的QUAL2E模型参数估值系统,并进行了算例验证,结果表明该系统具有较高的可靠性和搜索效率。     

基于有限元法的数控车床主轴系统频率可靠性分析

基于有限元法参数化建立主轴系统三维有限元模型,将轴承简化为弹性支撑.考虑皮带轮和卡盘的影响,对整个主轴系统进行模态分析,得到主轴系统的前八阶固有频率及固有振型.进行临界转速分析,将工作转速与非零最低阶频率对应的转速进行比较,验证主轴设计的合理性.利用ISIGHT集成ANSYS进行正交试验设计并计算非零最低阶固有频率,将有公差范围要求的轴段的直径和长度以及基本物理参数作为随机变量,采用BP神经网络拟合主轴系统非零最低阶固有频率与随机变量之间的关系.利用一次二阶矩法计算主轴系统在特定转速下的可靠度并求解各随机参数的可靠性灵敏度.     

测试系统动态参数的时域辨识

该文讨论了采用非线性迭代法在时域中辨识测量系统的动态参数，将计算方法归结为一个求最小值的问题，并列举了用该方法实际计算的例子。结果表明，对于低阶测量系统，它比常用的方法求得的动态参数更加准确，该方法同样适合于求解高阶测量系统的动态参数。     

复杂非线性公用工程系统的遗传算法最优设计

提出了公用工程系统参数优化的改进模型，结合算例给出了详细的建模方法，模型包含非凸线性费用目标函数和复杂非线性约束方程，在传统优化算法难以求解的情况下，采用改进的连续化遗传算法获得了理想的结果。     

直线超声电机非线性模型辨识

针对直线超声电机具有很强的非线性，理论建模困难，提出采用辨识方法建模. 首先分析了直线超声电机在不同驱动条件下的阶跃响应，提出将直线超声电机速度模型简化为带纯延迟的一阶惯性系统，驱动频率和相位差对电机动态参数的影响转化为所建模型时间常数、系统增益和延时间参数的变化. 然后用最小二乘法辨识出模型参数与驱动频率和相位差之间的函数关系，建立了直线超声电机的调频、调相控制非线性模型，为直线超声电机高精度控制提供了模型依据. 最后，通过比较直线超声电机阶跃响应的实测值与仿真值，验证了所建模型的有效性.     

基于遗传算法的连续系统模型辨识

系统辨识是控制系统设计的基础,传统的系统辨识大都是对离散数学模型的参数估计,发展了以最小二乘法为基础的理论和方法．而连续模型则需经过离散模型的转换方可得到．作者基于遗传算法和系统仿真技术,建立了输出端噪声存在的连续系统模型辨识方法．遗传算法是建立在自然遗传学机理上的参数搜索方法,但常规的遗传算法具有收敛速度慢,因封闭竞争易导致“早熟”等缺点,为此,通过引入自适应适值函数和动态变异因子,采用精英保护策略,加速了寻优过程,改善了遗传算法的全局搜索及局部寻优能力,为连续系统模型辨识提供了新的途径．     

一种新的高阶系统跟踪低阶模型的MRAC方案

基于Pppov超稳定理论，提出一种新的高阶系统跟踪低阶参考模型的模型参考自适应控制(MRAC)方案，不仅使可调参数减少且结构简单，具有应用价值．Matlab仿真验证了方案的有效性．     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．     

一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计

本文研究一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计问题。针对具有变参数的大气环流模型,通过广义Lypunov函数方法,给出了模型全局指数吸引集的估计式,此估计式验证了系统的最终一致有界性.     

基于MATLAB／SIMULINK交流电机调速系统的建模与仿真

利用MATLAB／SIMULINK构造交流电机调速系统仿真模型，仿真系统采用易扩展的模块化设计，并增设观察器、观察参数变化对系统的影响。该方法模型简单，可在改变所有参数，并能方便地验证各种调速方案，据此选出高效的高速设计方案。     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

基于遗传算法的非线性系统参数优化方法

提出了一种基于遗传算法的非线性系统参数仿真优化方法，解决了非线性系统参数优化问题，由于遗传算法是在解空间的多个区城内进行搜索，能以较大的概率跣出局部最优，因此可找到整体最优解。仿真结果表明，该方法是一种有效的非线性系统参数优化方法。