针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优以及无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)速度控制响应慢、超调量大等缺点,提出一种改进鲸鱼优化算法(improve whale optimization algorithm,IWOA)优化PID(proportional integral derivative)参数...针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优以及无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)速度控制响应慢、超调量大等缺点,提出一种改进鲸鱼优化算法(improve whale optimization algorithm,IWOA)优化PID(proportional integral derivative)参数的无刷直流电机速度控制算法.该算法采用高斯变异因子、自适应权重因子和动态阈值相结合对鲸鱼优化算法进行优化.仿真实验结果表明,改进鲸鱼优化PID的无刷直流电机转速控制算法具有更快的收敛速度以及较小的超调现象,鲁棒性也更好.展开更多
为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of ...为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。展开更多
针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡,导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题,提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm,PFA)的TDOA定位算...针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡,导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题,提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm,PFA)的TDOA定位算法,通过将自适应Levy飞行和改进后的PFA算法进行融合,增强了个体对定位区域复杂环境的适应性,解决算法早熟、易陷入局部最优等问题,提升了算法综合性能.通过仿真和实验,结果表明:与Taylor算法、LM算法相比,本文提出的算法(Levy-pathfinder algorithm,LPFA)可以提高定位精度;与PSO算法、PFA算法相比,LPFA算法可以在提高运算速度的同时得到更准确的定位结果.展开更多
文摘针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优以及无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)速度控制响应慢、超调量大等缺点,提出一种改进鲸鱼优化算法(improve whale optimization algorithm,IWOA)优化PID(proportional integral derivative)参数的无刷直流电机速度控制算法.该算法采用高斯变异因子、自适应权重因子和动态阈值相结合对鲸鱼优化算法进行优化.仿真实验结果表明,改进鲸鱼优化PID的无刷直流电机转速控制算法具有更快的收敛速度以及较小的超调现象,鲁棒性也更好.
文摘为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。