基于ACA-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时的特点。实验结果表明,采用ACA-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在加载高速(2 000 r/min)运行时的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°(电角度)合2°(机械角度);加载低速(50 r/min)运行时的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°(电角度)合2.5°(机械角度)。

碳税政策下基于BFA-ACO的冷链物流路径优化

针对2020年新冠肺炎疫情期间冷链物流市场的特点以及碳税政策的开展,引入消毒成本和碳税成本,充分分析了消毒成本与货损成本以及时间惩罚成本之间的关系,以总成本最低为优化目标建立了冷链物流路径优化模型。进而通过分析细菌觅食算法(BFA)和蚁群算法(ACO)的优缺点,将二者相结合建立BFA-ACO混合算法,在蚁群算法中引入细菌觅食算法的复制和趋化操作,以提高算法的收敛速度和全局收敛能力。再利用该混合算法对冷链物流路径优化模型进行优化求解,与求解冷链物流经典算法GA、ABC和ACO进行比较。对比优化结果发现:通过细菌觅食-蚁群算法对模型进行优化的效果优于单一算法对模型进行优化的效果。