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一种模糊支持向量负荷预测法及其参数优化策略

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控制与决策 2006年第9期21卷 1054-1058页

作者：蒋刚肖建宋昌林郑永康西南交通大学电气工程学院成都610031 四川大学电气工程学院成都610065

分析了电力系统负荷预测目前采用方法的不足,并根据电网负荷的特点提出一种基于模糊支持向量的核回归方法,同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性.从理论上分析了小样本条件下,该方法可以有效避免过学习的原因,它不... 详细信息

分析了电力系统负荷预测目前采用方法的不足,并根据电网负荷的特点提出一种基于模糊支持向量的核回归方法,同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性.从理论上分析了小样本条件下,该方法可以有效避免过学习的原因,它不需设计网络结构,降低了对实验人员经验的依赖程度.与神经网络法进行对比实验,实验结果表明了该方法的优越性和适用性,并具有较好的实用价值和应用前景.

关键词：模糊支持向量核回归负荷预测多参数同步优化统计学习理论

遗传算法的多参数自适应随机共振低浓度气体检测

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传感技术学报 2019年第3期32卷 332-338页

作者：亢艳芹刘进安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000

传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,... 详细信息

传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,利用遗传算法对系统的多个参数进行并行优化,获得最优随机共振系统。基于仿真数据和低浓度氨气检测实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法共振现象更明显,并且通过回归分析发现信噪比的最大值与气体浓度之间存在近似线性关系,利用信噪比的最大值可以估计气体浓度。

关键词：自适应随机共振遗传算法多参数同步优化低浓度气体检测

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采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究

振动与冲击 2013年第19期32卷 125-130,152页

作者：张仲海王多王太勇林锦州蒋永翔天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室天津300072 航天晨光股份有限公司研究院南京211100

针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法... 详细信息

针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。

关键词：变步长随机共振粒子群算法自适应多参数同步优化

采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究

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西安交通大学学报 2010年第3期44卷 32-36页

作者：王晶张庆梁霖张熠卓徐光华西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优... 详细信息

针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.

关键词：随机共振遗传算法多参数同步优化弱信号检测

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一种模糊支持向量的负荷混沌时间序列预测法

电力系统及其自动化学报 2007年第6期19卷 48-52页

作者：郑永康陈维荣蒋刚郝文斌西南交通大学电气工程学院成都610031

根据电网负荷混沌性的特点,提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下,可以有效避免过学习的原因,该方法不需设计网络结构... 详细信息

根据电网负荷混沌性的特点,提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下,可以有效避免过学习的原因,该方法不需设计网络结构,降低了对实验人员经验的依赖程度。选取实际负荷时间序列数据,通过与神经网络法进行对比实验,结果显示出该方法的优越性和适用性,具有较好的实用价值和应用前景。

关键词：模糊支持向量混沌负荷预测多参数同步优化

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面向虚拟标定的直喷汽油机建模方法研究

面向虚拟标定的直喷汽油机建模方法研究

作者：石皓天津大学

学位级别：硕士

传统发动机台架的标定工作主要由人工完成,标定周期长、资源消耗多,难以适应发动机智能化控制的发展。因此,近些年来,基于高精度数值和硬件在环测试的发动机虚拟标定技术逐渐受到行业的关注。通过高精度的虚拟发动机可以代替实际台架进... 详细信息

传统发动机台架的标定工作主要由人工完成,标定周期长、资源消耗多,难以适应发动机智能化控制的发展。因此,近些年来,基于高精度数值和硬件在环测试的发动机虚拟标定技术逐渐受到行业的关注。通过高精度的虚拟发动机可以代替实际台架进行标定,实现减少台架标定工作量,缩短开发周期。但是,虚拟标定对模型的精度有很高的要求。模型精度自身又依赖数据,若取得大量的实验数据,则会使虚拟标定失去意义。为克服数据有限与模型精度之间的矛盾,本研究通过对汽油机模型机理、实验设计方法和整机建模方法开展研究,提出了面向虚拟标定的直喷汽油机高精度建模方法。本研究建立了面向虚拟标定的高精度发动机建模架构。首先开发了模型预处理软件,具备实验数据分析处理、模型选择和模型求解等功能,提高了建模前期准备工作的效率。然后针对市售的双VVT缸内直喷汽油机,基于GT-POWER搭建了虚拟发动机结构模型,在发动机基础理论模型的基础上,构建了基于压比修正的节气门模型、喷油特性系数模型和半预测燃烧模型。根据发动机实验数据,基于D最优设计对节气门模型、喷油特性模型和半预测燃烧模型的求解分别进行了样本点的选取,模型精度分别可以使节气门流量系数、喷油脉宽、CA50和燃烧持续期的拟合系数R2达到0.98、0.99、0.95和0.88。通过对样本点的分布规律进行分析,总结了实验设计的通用方案,并用另外一台直喷汽油机进行验证,拟合系数R2分别为0.99、0.99、0.92和0.86,证明了实验设计方案具有通用性。发动机模型是一个复杂、耦合和非线性的系统,子模型的精度即使均达到了较高的水平,但由于一维数值仿真的局限性和建模过程中难免存在误差,发动机整体模型的精度仍有可能不满足虚拟标定的需求。针对发动机整机建模中的挑战,本研究建立了多参数同步优化平台,基于NSGA-Ⅱ优化算法对模型中的修正因子进行优化,从而提升模型的精度。依据发动机实验数据对虚拟发动机精度进行了验证,表明:采用本研究开发的方法,使用96个工况点建立的模型,在传统标定所需的2600个实验点范围内,进气歧管压力的预测误差在5%之内的比例为94.5%,进气量预测精度为90.5%,IMEP的预测精度为87%,涡前温度预测精度为88%,涡前压力预测精度为91%,可以用于发动机控制MAP的初步标定。

关键词：虚拟标定 D最优设计高精度建模汽油机多参数同步优化