基于自适应网络与动态拥挤距离的多目标粒子群算法及应用

针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。     

两种新颖的三相SPWM逆变器死区补偿策略

为了解决三相SPWM逆变器死区效应带来的输出波形畸变、零电流箝位、电机转速脉动等不良后果,在分析了死区效应原理的基础上,针对死区时间对输出电压基波和谐波的影响进行理论推导和仿真分析,得出了输出电压变化量和功率因数角、调制因数的关系曲线图。在此基础上,从负载电流的角度提出了两种新颖的补偿策略:使用参考波修正和使用逻辑电路的补偿策略。在一台三相SPWM逆变器上进行了实验研究,通过比较补偿前后相电流的波形图和输出电压的频谱图,发现所提出的两种策略能够很好地抑制低次谐波和零电流箝位效应,提高系统的运行性能。