基于Newton-Raphson搜索算法的永磁同步电机变电感参数最大转矩电流比控制方法

内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制充分利用了电机的磁阻转矩,以最小铜损为目标,可以在最小电流条件下输出最大转矩。然而,永磁同步电机的电感存在磁饱和及交叉饱和特性,实际中电感参数会随电流的变化而变化,这需要结合不同电感值进行大量繁琐的标定和拟合工作。本文提出一种变电感参数的最大转矩电流比自动搜索方法,通过构建电感关于电流的三维数据表格,利用二阶Newton-Raphson(N-R)自动搜索算法,将复杂的最大转矩电流比非线性公式转化为微控制器易实现的迭代运算,提高电流分配精度,简化标定工作,仿真和实验验证了所提出算法的有效性。

结合CF和PCG搜索的拟牛顿优化算法

针对拟牛顿优化算法求解非线性方程组和无约束优化问题时,需要进行大量的迭代计算的问题.文中提出了一种结合CF和PCG搜索的拟牛顿优化算法,该算法结合CF和PCG搜索的步长因子来得到一种有效的牛顿搜索算法.在强Wolfe准则下的全局收敛性和数值分析结果表明,文中所提出的算法能加快拟牛顿优化算法的求解速度并能得到更高的精度.

参数序列比对算法研究(英文)

序列比对是生物信息学中的一项重要任务,通过序列比对可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。序列比对结果的生物学意义与所选择的匹配、不匹配、插入和删除以及空隙的罚分函数密切相关。现介绍一种参数序列比对方法,该方法把最佳比对作为权值和罚分的函数,可以系统地得到参数的选择对最佳比对结果的影响。然后将其应用于RNA序列比对,分析不同的参数选择对序列比对结果的影响。最后指出参数序列比对算法的应用以及未来的发展方向。

分布源目标方位估计的降维最大似然估计

介绍了已有的分布源目标方位估计中的最大似然估计(MLE)算法,它是四维非线性最优化问题,文中称之为四维MLE算法,因计算量庞大,同时提出了一种降为三维的MLE算法,简化为三维非线性最优化,称之为三维MLE算法。两种算法均采用牛顿型搜索算法,来搜索未知参数的全局最优点。在单次迭代过程中,三维MLE算法比四维MLE算法减少了51次协方差矩阵求逆和87次矩阵乘法,搜索效率得到提高,并且节省了存储空间。得出了新算法克拉美-罗界的计算公式,其计算量也有所降低。计算机仿真验证,三维MLE算法和四维MLE算法的估计精度相当,新算法在减少计算量的同时并无损失性能,所以实用性和实时性都得到显著提高。

基于动态轮廓误差估计的三轴运动平台NNLARC控制

在直线电动机驱动三轴运动平台中,为提高轮廓加工精度,需要解决两个主要问题,即轮廓误差估计和轮廓误差控制。采用基于牛顿极值搜索算法的动态轮廓误差估计的方法,建立更为精确的轮廓误差模型。由于永磁同步直线电动机(PMLSM)易受外部扰动和摩擦力等因素影响,为使系统具有良好的跟踪性能和抗干扰性能,采用神经网络学习的自适应鲁棒控制(NNLARC)进行单轴位置控制器的设计,削弱各种因素对于系统性能影响。另外,采用位置环交叉耦合控制器,解决三轴间的动态特性不匹配问题,进一步减小轮廓误差。仿真结果表明,所设计的方法能有效提高系统的加工精度和鲁棒性。