基于鹰策略结合萤火虫与 PSO 的无刷电机性能优化

Appalabathula Venkatesh; Pradeepa H; Chidanandappa R; Shankar Nalinakshan; Jayasankar V N

doi:10.14445/22315381/IJETT-V68I9P220

基于鹰策略结合萤火虫与 PSO 的无刷电机性能优化

系统与控制 2021-06-22 v1 神经与进化计算系统与控制

作者: Appalabathula Venkatesh , Pradeepa H , Chidanandappa R , Shankar Nalinakshan , Jayasankar V N

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摘要

尽管有各类电机可用，无刷电机因其无换向、噪声低、寿命长等特性而占据特殊地位。BLDC 电机的实验参数跟踪可通过建立参考系统实现，并采用李雅普诺夫稳定性定理保证其稳定性。但只有当自适应系统结合强大且高效的优化技术时，稳定性才得以保证。本文应用强大的鹰策略结合粒子群优化与萤火虫算法来评估无刷电机性能，其中，采用 Levy 游走分布函数的鹰策略（ES）执行多样化全局搜索，粒子群优化（PSO）与萤火虫算法（FFA）执行高效的集中式局部搜索。二者的联合操作使整体优化技术极为便捷。仿真结果通过 MATLAB Simulink 软件获得。

关键词

无刷电机鹰策略粒子群优化萤火虫算法性能优化 Levy 游走

引用

@article{arxiv.2106.11135,
  title  = {Brushless Motor Performance Optimization by Eagle Strategy with Firefly and PSO},
  author = {Appalabathula Venkatesh and Pradeepa H and Chidanandappa R and Shankar Nalinakshan and Jayasankar V N},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11135},
  year   = {2021}
}

备注

International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Journal Volume-68 Issue-9,Year of Publication 2020 8Pages,5 Figures

基于鹰策略结合萤火虫与 PSO 的无刷电机性能优化

摘要

关键词

引用

备注

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