621-9938RC honeywell

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器7；和。通过控制定时器初值'和，从而可以实现从805的任意输出口输出不同占空比的脉冲波形。由于PWM信号软件实现的核心是单片机内部的定时器，而不同单片机的定时器具有不同的特点，即使是同台单片机由于选用的晶振不同，选择的定时器工作方式不同，其定时器的定时初值与定时时间的关系也不同。因此，首先明定时器的定时初值与定时时间的关系。如果单片机的时钟频率为/，定时器/计数器为yv位，则定时器初值与定时时间的关系为：N个机器周期的时钟数。所谓电机优化设计是指在满足国家标准、用户要求以及特定约束条件下，使电机效率、体积、功率、重量等设计性能指标达到优的种技术，它可以被描述为个复杂的有约束、非线性、混合离散多目标规划问题优化设计方面取得了定进展。
　　国外早将古典值理论应用于电机优化设计程序，国内清华大学较早按混合离散规划方法设计特率的三相异步电动机，其主要指标达到当时同类产品先进水平。此后，国内许多学者对能够用于电机优化设计的非线性优化算法进行了大量探索和研究，其中有许多较为成功的例子。采用Powell法并辅之以全局优化技术填充函数法，较好地解决了单相电机铁心系列优化设计问题。通过比较研究，认为随机搜索法有简便性、有效性、适用性等优点，并用该算法开发出用于单、三相，同步、异步电机和励磁机优化设计的CAD软件包。介绍了以电机成本为目标，借助广义坐标轮换法这新型混合离散优化方法，解决了定子冲片优化问题，对比研究表明广义坐标轮换法是解决混合离散优化问题的种较好方法。通过直接法和间接法的有机结合，对小型笼型电机系列优化采用了降维法和序贯分解法，实验数据表明序贯分解法优于降维法。对离散变量问题和总值问题进行深入研究，并以大型水轮发电机优化设计为例，验证了种适合于电机优化设计的总值算法。此外还有许多其他算法如单纯型法、复合形法等都在电机优化设计中得到具体应用，限于篇幅，不再列举。
　　如何定电机优化模型、改进优化算法，以满足电机具体应用性能要求是电机工程师们普遍关注的问题。虽然传统优化设计策略在指导电机设计的实践中已经取得定成果，但是仍然存在许多问题，譬如优化结果与初始解的选择有密切关系；优化算法往往收敛于初始值附近的局部值点，难以获得理想的全局优结果；另外对离散变和优化设计都是具有噪声情况下的多模空间中的多维优化问题，传统的解析和数值方法所需要的目标函数的优良特性已不复存在，因此，传统优化方法无法轻易或准地完成电机这多维多模优化任务。
　　3现代电机优化设计简介禁忌搜索（TS）和模拟进化（SE）等现代启发式优化算法得到迅速发展，为了进步提高电机设计水平，电机工作者开始着手研究这些新型优化理论与电机设计技术的结合与交叉，并逐步形成了能够实现全局优的现代电机优化设计技术。下面就其中几种具有典型性和代表性的几种优化设计技术进行分析总结。
　　3.基于遗传算法的电机优化设计遗传算法（GA）是种模拟生命演化的仿生算法：它的操作对象是组可行解，而非单个可行解；搜索轨道有多条，而非单条，因而具有良好的并行性；只需利用目标的取值信息，无需梯度等高价值信息，因而适合于任何大规模、高度非线性的不连续多峰函数的优化以及无解析表达式的目标函数的优化，具有很强的通用性；其择优机制是种“软”选择，再加之良好的并行性，使它具有很好的全局优化性和鲁棒性；进行操作的可行解集是经过编码的，目标函数解释为编码化个体的适应值，因而具有良好的可操作性与简单性。
　　量的处理也存在定困难……事实上电机的建模触轮换法尤结合，先用遗传算！酌始优化点，。再。netbookmark3能，此后，GA成为专业人员的研究焦点，被广泛应用于各种电机的优化设计。曾大量应用于家用电器、电动工具、医疗器械及轻工设备中的单相电机具有量大面广、种类繁多、更新换代快等特点，其优化设计无疑具有巨大的商业价值和广阔的市场前景。汪洁等在将遗传算法与广义坐标用广义坐标轮换法进行优化。其中离散变量沿坐标轴用延伸收缩法进行优化，而连续变量则用具有较好二次收敛性的鲍威尔法进行优化。从5台单相电机的优化算例来看，成本明显下降，并减少了算法的迭代次数，提高了优化效率。吴新振等在中为了提高初始解群的整体素质，加快寻优过程，将单相电机优化前的原始方案加入到初始解群中，并对杂交算子进行改进，改善了普通GA算法的收敛性。
　　对于单台电机的优化设计研究已取得了较好成效，然而系列电机的优化设计比单机优化更具有实际意义。虽然这方面的工作也有定进展，但由于受优化理论的限制，目前基本上还处于初步实验阶段。对于系列电机的优化设计，每个子目标般都是电机的有效成本，而且产量大的电机在系列中起决定性作用。吴得荣等人在将目标函数进行线性加权处理，把多目标寻优转化为单目标规划问题，直接利用求解单目标规划的方法完成了Y系列电机的优化设计问题。同时，以遗传代数和解的质量作为遗传迭代的收敛结束条件，避免了由于使用单收敛判据而使GA过早收敛到局部优解的问题。
　　近年来，永磁电机以其的电磁性能在驱动系统中得到广泛应用，但由于永磁电机几何结构复杂，永磁材料性能特殊且价格昂贵，使得永磁电机的优化设计研究显得尤为重要。基于免疫算法的电机优化设计表明在无刷（电动机的优化设计中改进后的自适publ|然界生物的滕生里机制，如果说神经网络是迄今为止，已有多种非定性优化方法（即随机优化方法）应用于电机优化设计。与定性算法相比，非定性算法的优点在于它有更多机会求得全局优解。许多非定性算法大都体现了人类对其大脑信息处理机制的模拟，模糊系统是人类对其思维方式的模拟，遗传算法是对生物生存演化的模拟，那么近发展起来的免疫算法（IA）又成为门新兴的模拟生物免疫机制的随机优化方法，其亲和性有两层含义：方面说明抗体和抗原之间的关系，即解和目标的匹配程度；另方面解释了抗体之间的关系，即控制适用于抗原（目标）的相同抗体的过多产生，保证候选解的多样性。计算亲和性的作用是用组记忆单元保存用于防御抗原的组抗体（优化问题的候选解），这样对于曾经出现过的抗原，IA产生相应抗体的速度比以前更快。由此看出，虽然GA和IA都是仿生优化模型，但二者的优化机理并不相同，IA有着其它算法无法比拟的优点：IA有计算亲和性程序，能够反映真实免疫系统的自我调节功能，保解的多样性；IA进行记忆训练，保优化过程能够迅速收敛于全局优解。
　　目前，在优化计算中更多的是将IA与GA相结合，取长补短，形成种基于免疫遗传机理的复合优化计算模型。从中可以看到免疫遗传算法已广泛应用到现代工程设计问题的各个层面，虽然在电机设计领域的应用并不多见，但可以定该优化算法对于电机优化设计同样具有很高的应用价值。
　　3其他新型电机优化设计算法概述在电机优化设计过程中，设计变量初始值的可行性是优化设计成败的关键。以电机设计专家提供的专业知识和经验为依据，将专家系统与传统优化设计相结合，为解决优化算法初始值可行性问题提供了条有利途径，从而保证优化设计能够顺利进行。

　　在电机设计中，不仅要用到逻辑推理，而且要用到类比、联想、经验等方法。神经网络具有分布并行、自组织、自联想、容错性等特征，与专家系统具有较强的互补性，提出了基于神经网络的类比法定电机主要尺寸和基于神经网络的电机设计经验知识表示方法，并在种Y系列小型三相异步电动机的设计中取得成功。另外，文电机的优化设计，对目标函数进行模糊化处理，实例结果的满意度比原设计有较大提高，说明模糊优化是种行之有效的电机优化方法。

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