論文の概要: Brushless Motor Performance Optimization by Eagle Strategy with Firefly and PSO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11135v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 05:47:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 10:30:43.807855
• Title: Brushless Motor Performance Optimization by Eagle Strategy with Firefly and PSO
• Title（参考訳）: ホタルとPSOを用いたイーグル戦略によるブラシレスモータ性能最適化
• Authors: Appalabathula Venkatesh, Pradeepa H, Chidanandappa R, Shankar Nalinakshan, Jayasankar V N
• Abstract要約: ブラシレスモーターは、通勤時の欠如、騒音の低減、寿命の延長など、特別な特徴があるため、特別な位置にある。 BLDCモータのパラメータ追跡は、参照システムを開発することで実現できる。 この安定性は、適応システムが強力で効率的な最適化技術に組み込まれている場合にのみ保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brushless motors has special place though different motors are available because of its special features like absence in commutation, reduced noise and longer lifetime etc., The experimental parameter tracking of BLDC Motor can be achieved by developing a Reference system and their stability is guaranteed by adopting Lyapunov Stability theorems. But the stability is guaranteed only if the adaptive system is incorporated with the powerful and efficient optimization techniques. In this paper the powerful eagle strategy with Particle Swarm optimization and Firefly algorithms are applied to evaluate the performance of brushless motor Where, Eagle Strategy(ES) with the use of Levys walk distribution function performs diversified global search and the Particle Swarm Optimization (PSO) and Firefly Algorithm(FFA) performs the efficient intensive local search. The combined operation makes the overall optimization technique as much convenient The simulation results are obtained by using MATLAB Simulink software
• Abstract（参考訳）: ブラッシュレスモータは、通勤時の欠如、ノイズ低減、寿命延長などの特別な特徴により、異なるモータが利用できる特別な場所があり、BLDCモータの実験パラメータ追跡は参照システムを開発し、その安定性はリャプノフの安定定理を採用することで保証される。 しかし、適応システムが強力で効率的な最適化技術に組み込まれている場合のみ、安定性が保証される。 本稿では, 粒子群最適化とファイヤーフライアルゴリズムを用いた強力なイーグル戦略を適用し, レヴィスウォーク分布関数を用いたイーグル戦略(es)が多角的大域探索を行い, 粒子群最適化(pso)とファイヤーフライアルゴリズム(ffa)が効率的な集中局所探索を行うブラッシングレスモータの性能を評価する。 統合操作により,matlab simulinkソフトウェアを用いたシミュレーション結果が得られた場合,全体の最適化手法がより便利になる。

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