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粒子群优化算法基本原理及在直线感应电机中的应用

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.12 MB | 2023-07-19

香香技术员

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　　摘要首先介绍了粒子群优化算法（PSO）的基本原理，根据实验提出了改进措施，增强了粒子群优化算法的全局寻优能力。然后结合直线感应电机的设计特点，利用改进的粒子群优化算法对电机进行了优化设计，取得了较为满意的结果。

　　粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术（evolution—arycomputation），最先由Eberhart博士和Kennedy博士文献E13E23提出。同遗传算法相比较，PSO不但具有遗传算法的全局寻优能力，通过调整参数，PSO还可同时具有较强的局部寻优能力。由于没有个体杂交，变异等运算操作，PSO的参数调整变得简单而易行，更适合于计算机编程处理。直线感应电机优化设计属于复杂的非线性约束规划问题。目前在这方面已有论文发表，由于算法本身存在着局限性，使得优化结果，优化时间不很令人满意。本文详细分析了PSO的算法原理，提出了改进措施，并用典型函数进行了验证，实验证明该算法全局寻优能力好，计算速度快，适合于电机优化设计。

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