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提出了一种基于遗传算法（GA）和模糊退火算法（SA）相结合的优化学习策略——遗传退火算法（GASA），并用于优化无刷直流电机的模糊PID控制。仿真实验结果表明，此方案具有良好的动态特性和控制性能，体现遗传退火算法在参数寻优方面的优越性。
无刷直流电机的模糊PID控制新策略研究
【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法（GA）和模糊退火算法（SA）相结合的优化学习策略——遗传退火算法（GASA），并用于优化无刷直流电机的模糊PID控制。仿真实验结果表明，此方案具有良好的动态特性和
【机 构】
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陕西科技大学
【出 处】
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常州市广播电视大学学苑
【发表日期】
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2008年2期
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