粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研讨而发明的进化核算技能（EC），由Eberhart博士和Kennedy博士初次提出。相形之下，PSO不光具有GA的大局寻优才干，而旦经过参数调整PS0还具有较强的部分寻优才干。
因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。粒子群优化算法（PS0）是一种全新优化算法，在60步进
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粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研讨而发明的进化核算技能（EC），由Eberhart博士和Kennedy博士初次提出。相形之下，PSO不光具有GA的大局寻优才干，而旦经过参数调整PS0还具有较强的部分寻优才干。
因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。粒子群优化算法（PS0）是一种全新优化算法，在60步进电机优化中的使用并不深化。依据这一原理，用VB编制了直线感应60步进电机优化计划程序，对双方非磁性次级直线感应60步进电机进行了优化，成果功率因数、同步功率较初始计划都有显着改善。5、由于没有电刷，可靠性较高，因此电机的寿命仅仅取决于轴承的寿命。
步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制电机，是现代数字程序控制系统中的主要执行元件，应用极为广泛。。在非超载的情况下，电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数，而不受负载变化的影响，当步进驱动器接收到一个脉冲信号，它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度，称为“步距角”，它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量，从而达到准确定位的目的；同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而达到调速的目的。对于初始点的挑选，现有寻优进程中的作法大多是初始计划计划或经历，灵活性太大。
静力矩的选择步进电机的动态力矩一下子很难确定，我们往往先确定电机的静力矩。静力矩选择的依据是电机工作的负载，而负载可分为惯性负载和摩擦负载二种。单一的惯性负载和单一的摩擦负载是不存在的。直接起动时（一般由低速）时二种负载均要考虑，加速起动时主要考虑惯性负载，恒速运行进只要考虑摩擦负载。测速电机为一种辅助型电机，在普通直流电机的尾端安装测速电机，通过测速电机所产生的电压反馈给直流电源，来达到控制直流电机转速的目的。一般情况下，静力矩应为摩擦负载的2-3倍内好，静力矩一旦选定，电机的机座及长度便能确定下来（几何尺寸）。
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