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公开(公告)号：CN111898726B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202010752788.7
申请日：2020-07-30
Applicant: 长安大学
IPC: G06N3/006 , G06F30/15 , G06Q10/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车控制系统参数优化方法、设备及存储介质。本发明包括：1）定义初始蜂群，构建电动汽车控制系统的动态评价指标函数2）进行寻优，得到蜜蜂适应度；3）将蜜蜂按适应度进行升序排列，设排列前若干个蜜蜂为侦查蜂，剩余为跟随蜂；4）进行两者位置更新；在位置更新过程中，采用自适应搜索策略动态调整蜜蜂的寻优区域，并检验是否达到最大允许寻优步数，若未达到，则返回2）；否则，转到5）；5）找到当前种群中适应度最小的蜜蜂，蜜蜂各维所对应的值即为优化的电动汽车控制系统的参数值。本发明解决了电动汽车控制系统参数优化建模复杂，计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN112928960A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110150394.9
申请日：2021-02-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出了一种基于非线性预测误差补偿的电机预测转矩控制方法，在本发明提出的算法中，不匹配的参数造成的预测误差ΔTe，可以看成是一种扰动d(t)，可以通过扰动观测器估计预测误差。本发明设计了电磁转矩预测误差观测器以及非线性补偿器，提高了预测精度和电磁转矩动态响应。预测转矩控制的精度与感应电机数学模型的离散化方法紧密相关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118884995A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410916175.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 长安大学
Inventor： 边琦
IPC: G05D1/654 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于改进细菌觅食算法的舰载机着舰系统参数优化方法及相关设备，使用改进的随机空间采样方法生成菌群序列，以增加搜索的多样性和覆盖范围，使搜索范围更广泛；为了确保算法在寻优过程中能够避免陷入局部最优解，更有效地向全局最优解靠拢，采用具有自适应修正功能的搜索迭代公式计算细菌的位置，以保持菌群的多样性并提高整体寻优能力。采用在线更新策略动态调整寻优区域，使算法能够更快速地逼近最优解。这种策略能够及时调整搜索方向和范围，从而提高算法的收敛速度和效率。
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公开(公告)号：CN118884985A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410916161.9
申请日：2024-07-09
Applicant: 长安大学
Inventor： 边琦
IPC: G05D1/49 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出一种基于改进鸽群算法的无人机飞控系统参数优化方法及相关设备，方法包括：S1，针对飞控系统中的待优化参数，初始化鸽群，其中，鸽群中鸽群序列是应用改进的蒙特卡罗采样方法生成得到；S2，计算每个鸽群个体的适应度；S3，根据每个鸽群个体的适应度对搜索位置进行更新；S4，根据每个鸽群个体更新后的坐标对寻优区域进行动态调整；S5，判断是否达到最大寻优步数，如果是则获取适应度最小的鸽群个体，该鸽群个体各维所对应的值即为最终优化所得到的无人机飞控系统的参数值，否则返回S2。本发明可以解决无人机飞控系统参数优化过程中可能陷入局部最优、后期收敛速度变慢的问题。
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公开(公告)号：CN111898206A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010752793.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的参数优化方法、计算机设备及存储介质，属于参数优化领域。本发明的优化方法，包括：1)定义初始染色体种群；2)构建电动汽车控制系统的动态评价指标函数，进行寻优，得到染色体适应度；3)利用锦标赛选择算法进行选择，作为父代种群；利用自适应交叉和变异算法进行操作产生子代种群；对第n个染色体在第j步采用自适应搜索策略调整寻优区域，搜索完成之后，检验j是否达到最大允许寻优步数，若未达到，回2)；否则，转4)；4)找出当前种群中适应度最小的染色体个体，染色体各维对应的值即为电动汽车控制系统的参数值。本发明解决了电动汽车控制系统参数优化过程中建模复杂，计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN111898206B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010752793.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的参数优化方法、计算机设备及存储介质，属于参数优化领域。本发明的优化方法，包括：1)定义初始染色体种群；2)构建电动汽车控制系统的动态评价指标函数，进行寻优，得到染色体适应度；3)利用锦标赛选择算法进行选择，作为父代种群；利用自适应交叉和变异算法进行操作产生子代种群；对第n个染色体在第j步采用自适应搜索策略调整寻优区域，搜索完成之后，检验j是否达到最大允许寻优步数，若未达到，回2)；否则，转4)；4)找出当前种群中适应度最小的染色体个体，染色体各维对应的值即为电动汽车控制系统的参数值。本发明解决了电动汽车控制系统参数优化过程中建模复杂，计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN111898726A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010752788.7
申请日：2020-07-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车控制系统参数优化方法、计算机设备及存储介质。本发明包括：1)定义初始蜂群，构建电动汽车控制系统的动态评价指标函数2)进行寻优，得到蜜蜂适应度；3)将蜜蜂按适应度进行升序排列，设排列前若干个蜜蜂为侦查蜂，剩余为跟随蜂；4)进行两者位置更新；在位置更新过程中，采用自适应搜索策略动态调整蜜蜂的寻优区域，并检验是否达到最大允许寻优步数，若未达到，则返回2)；否则，转到5)；5)找到当前种群中适应度最小的蜜蜂，蜜蜂各维所对应的值即为优化的电动汽车控制系统的参数值。本发明解决了电动汽车控制系统参数优化建模复杂，计算量大的问题。
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