检索结果-南通市图书馆

作者：贺之祥广西科技大学

学位级别：硕士

在生产成本持续快速上升的背景下,越来越多的传统制造企业引进工业机器人进行升级改造。机械臂在工件搬运过程中的广泛应用不仅可以提高生产效率和品质,而且能够降低成本和劳动强度,同时保障工人的安全。控制系统作为工业机器人的核心... 详细信息

在生产成本持续快速上升的背景下,越来越多的传统制造企业引进工业机器人进行升级改造。机械臂在工件搬运过程中的广泛应用不仅可以提高生产效率和品质,而且能够降低成本和劳动强度,同时保障工人的安全。控制系统作为工业机器人的核心组成部分,一直是机器人研究领域的热点,对其性能要求也越来越高。同时,在保证完成给定工作的基础上,如何降低机器人在作业过程中的能耗依然是当前的研究热点。以工业六轴机械臂为研究对象,设计和搭建了一套开放式搬运机械臂控制系统,实现对工业机械臂的控制;其次,以减少机械臂运行过程中所需能耗为目标,开展了机械臂能耗最优轨迹研究。主要工作内容如下:(1)机械臂运动学与动力学的分析及仿真研究。首先建立机械臂运动学数学模型,通过MATLAB仿真验证了模型的正确性,并对其工作空间进行求解。其次,使用拉格朗日法对机械臂进行动力学建模,为机械臂的能耗优化打下了基础。(2)针对机械臂运动过程中的能耗优化问题,提出一种基于改进灰狼算法求解机械臂能耗最优轨迹的方法。通过调整灰狼优化算法的收敛因子,提高全局搜索能力,避免陷入局部最优值。在满足机械臂各关节约束条件的前提下,以能耗最优为目标,采用改进灰狼算法对机械臂的运行轨迹进行目标优化。实验表明,改进灰狼优化算法在降低机械臂能耗方面优于传统灰狼算法和粒子群算法,可以实现工业机械臂能耗最优轨迹规划。(3)机械臂运动控制系统的设计。采用“PC上位机+STM32控制器”相结合控制体系结构,设计运动控制器硬件方案。以STM32F429IGT6芯片作为控制器主控芯片,设计运动控制器电源电路、下载调试电路,串口通信电路以及伺服电机控制单元等,完成运动控制系统硬件电路设计。采用Keil软件编写C语言程序对机械臂控制系统进行软件开发,完成电机驱动、通信模块、数据处理模块等功能的实现。使用Qt开发上位机控制软件,实现机械臂的控制以及人机交互等功能。(4)实验平台测试与算法验证。建立工件搬运机械臂控制系统实验平台,完成运动控制器功能测试;进行机械臂定位精度测试和机械臂轨迹规划实验,结果表明所设计的控制系统运行稳定、定位精准,满足搬运机械臂高速平稳的运动要求,同时验证了基于改进灰狼优化算法的轨迹规划方法的有效性。

关键词：搬运机械臂开放式控制系统轨迹规划能耗最优改进灰狼算法

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基于改进群智能算法的WSN覆盖优化研究

基于改进群智能算法的WSN覆盖优化研究

作者：季涛南京林业大学

学位级别：硕士

近年来,随着无线通信技术的迅速发展,无线传感器网络已广泛应用于不同领域,包括森林监测、智能交通和图像处理等。覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标。在确保网络连通质量的前提下,对监测目标区域用最少的传感节点实现最大化覆... 详细信息

近年来,随着无线通信技术的迅速发展,无线传感器网络已广泛应用于不同领域,包括森林监测、智能交通和图像处理等。覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标。在确保网络连通质量的前提下,对监测目标区域用最少的传感节点实现最大化覆盖性能一直是无线传感器网络技术研究的热点。本文针对节点部署存在分布不均、高冗余问题,设计了基于改进灰狼算法(IGWO)的节点部署策略,有效提高了覆盖率,减少了节点的使用数量。针对智能算法用于WSN覆盖优化易困于局域最优、运行时间长等问题,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)并应用于WSN的节点部署,有效减小覆盖空洞、加快算法收敛。具体研究内容如下:(1)针对当前无线传感器网络节点部署存在分布不均、冗余度较高的问题,本文提出了一种改进灰狼算法(IGWO)并应用到WSN的节点部署,以节点的覆盖率作为优化因子构造函数优化模型。初始化阶段引入佳点集方法,对灰狼种群初始位置进行优化,使得种群分布更加均匀;为了更好地匹配GWO搜索过程,使用非线性收敛因子来代替原有的线性收敛因子;采用动态权重策略模拟不同等级狼对ω狼领导力不同,进一步优化算法机制,提高算法寻优能力;在最优狼位置公式中加入t分布扰动,提高算法的收敛速度。实验部分对改进的算法进行了仿真实验和结果分析,仿真结果验证了改进的灰狼算法的有效性。(2)针对智能算法用于WSN覆盖优化易出现困于局域最优、迭代时间较长等问题,本文提出了一种改进麻雀算法(ISSA),在麻雀算法中引入佳点集方法,对麻雀种群初始位置进行优化,避免种群分布得不均匀性;引入非线性调整因子调整种群中发现者与跟随者的比例;在跟随者种群进行位置更新时,通过加入莱特飞行的变异机制,来提高收敛速度并避免出现算法陷入到局域最优值,进而提高算法寻优的正确性。实验仿真部分对麻雀算法SSA和改进麻雀算法ISSA做了收敛性能和覆盖性能对比分析,实验结果表明,ISSA算法能有效减小覆盖空洞的同时加快收敛速率,减少了传感节点的移动距离,可为节点部署提供更好的解决方案。

关键词：无线传感器网络覆盖优化改进灰狼算法改进麻雀算法节点部署

基于集成学习和智能寻优的燃煤锅炉SCR脱硝控制

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基于集成学习和智能寻优的燃煤锅炉SCR脱硝控制

作者：许静姝华南理工大学

学位级别：硕士

第二次全国污染源普查公告显示,国内大气NO排放量达到了1785.22万吨,其中燃煤电厂的NO排放量占据首位,因此对燃煤电厂实行脱硝控制尤为重要。一般来说燃煤电厂的脱硝控制方法为选择性催化氧化还原脱硝控制,在实际生产中存在以下问题:一... 详细信息

第二次全国污染源普查公告显示,国内大气NO排放量达到了1785.22万吨,其中燃煤电厂的NO排放量占据首位,因此对燃煤电厂实行脱硝控制尤为重要。一般来说燃煤电厂的脱硝控制方法为选择性催化氧化还原脱硝控制,在实际生产中存在以下问题:一是燃煤锅炉系统具有时延性、滞后性等特点,脱硝系统入口处NO实际测量值与真实值之间存在一定滞后延迟,脱硝控制系统不能及时得到入口处实际NO浓度值的反馈,从而影响喷氨调控。二是传统燃煤锅炉脱硝控制一般为PID控制系统,PID控制器受到外界扰动后,常会导致系统产生超调,而SCR脱硝系统是一个大惯性系统,经常受到外界扰动,且PID控制器中的积分环节对于随时间变化的扰动抑制能力较弱,调控难以达到满意的效果。鉴于以上问题,本文开展了如下研究工作:(1)通过LightGBM算法对热工数据降维处理。燃煤锅炉热工参数多,建立脱硝系统入口处NO浓度预测模型时,需要选取与NO浓度生成相关性高的参数,使用Light GBM算法,采用监督式学习对特征参数进行降维,确定了机组负荷、总煤量、一次风量等19个与NO浓度相关性较强的参数变量。(2)建立脱硝系统入口处NO浓度预测模型。运用Stacking集成算法将3种单一神经网络作为第一层学习器,进行交叉验证训练,再利用线性回归模型作为第二层学习器,对预测结果进行输出。并建立4种评价指标对预测结果进行多角度评估,结合锅炉机理对评价结果进行分析,为后续脱硝控制前馈输入做准备。(3)辨识脱硝控制系统模型。结合脱硝反应机理与脱硝系统特性,简化脱硝系统数学模型,利用GWO-PSO算法对数学模型参数进行寻优。建立3种工况下的氨气流量和SCR反应器传递函数模型,将模型输出与实际值对比,验证模型可靠性。(4)建立ADRC-P串级脱硝控制系统。梳理ADRC所需整定参数,并用GWO-PSO算法进行寻优整定。通过Simulink仿真,从模型正常、模型失配等角度对系统进行阶跃响应实验、扰动实验、鲁棒性能验证。将SCR入口处NO预测值作为前馈信号输入到ADRC-P串级脱硝系统中,将仿真结果与实际脱硝数据对比,验证基于前馈输入的ADRC-P脱硝系统有效性。为燃煤锅炉脱硝控制提出了一套切实可行的优化方案。

关键词：燃煤锅炉集成学习算法改进灰狼算法自抗扰控制器串级脱硝系统

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基于机器学习的水轮机功率趋势预测

基于机器学习的水轮机功率趋势预测

作者：夏家辉广西大学

学位级别：硕士

水轮机功率曲线是水电站工作人员进行运行调度、负荷分配、实时监控等工作的重要参考依据。在原型水轮机正式投入运行前,其功率曲线等特征参数的参照数据一般来源于制造厂实验室的模型水轮机试验,其试验场所和条件与实际现场有较大不同... 详细信息

水轮机功率曲线是水电站工作人员进行运行调度、负荷分配、实时监控等工作的重要参考依据。在原型水轮机正式投入运行前,其功率曲线等特征参数的参照数据一般来源于制造厂实验室的模型水轮机试验,其试验场所和条件与实际现场有较大不同,故水轮机出厂时提供的功率曲线与原型水轮机实际运行工况曲线存在待修正部分,需通过原型水轮机现场试验获取机组当前环境下的特征曲线。现场原型水轮机一般通过选择有限个典型工况运行点测试,试验数据相对有限,而机械性地增加试验次数会导致运行成本过高。为有效扩大试验数据量,考虑通过搭建水轮机功率预测模型,利用其所获的数据对水轮机运行特性曲线进行修正,实现冗余性试验次数减少,提高原型水轮机试验的效率。为了有效建立水轮机功率预测模型,首先本文探讨了应用计算流体动力学结合三维建模的水力模型,其通过对内部流场的复杂计算,动态模拟预测水能的特征指标。但水力模型是在理想化条件下进行预测,难以兼顾机组实际运行外部参数。而机器学习模型具有大数据特征,具有结构清晰,应用范围广等特点,其参数可通过智能优化算法寻优实现模型预测性能提升。采用机器学习方法能快速建立水轮机功率预测模型并为功率曲线修正提供支持。接着,在采集了大量不同类型水轮机不同工况运行数据基础上,本文研究了基于自适应反归一化策略的改进多层神经网络功率预测模型和采用改进灰狼算法优化最小二乘支持向量机功率预测模型。改进多层神经网络模型采用Rlue激活函数提高计算速度和防止梯度消失,结合L2正则化预防数据过拟合,应用Adam梯度优化器实现网络输出快速收敛。模型改进的同时,在数据处理方面研究了反归一化过程对于神经网络实际预测输出真实值的准确度影响,提出了自适应反归一化区间策略以实现神经网络预测的实际应用。在最小二乘支持向量机预测模型中,本文采用一种基于混合非线性收敛因子和静态权重比的改进灰狼算法优化其核参数与正则系数,并结合Ackley、Rastrigin、Schwefel’s problem测试函数验证其收敛和计算速度。最后,通过小样本轴流转桨式水轮机协联与非协联试验数据,大样本协联工况运行与混流式水轮机运行工况数据,对上述两种机器学习功率预测模型进行仿真分析。仿真结果显示,所搭建的模型均能实现水轮机输出功率的高精度预测。自适应反归一化策略改进多层神经网络模型能有效解决其实际预测缺少真实值区间的问题,明显提高了预测精度。通过对大小样本数据的对比分析,自适应反归一化策略在小样本数据下的预测精确提高效果更为明显。改进灰狼算法优化最小二乘支持向量机模型能提高原算法对于局部最优值的识别能力,快速收敛至最优值,相对于粒子群优化算法、灰狼算法和未优化情况下的最小二乘支持向量机预测结果,其预测效果最优。

关键词：机器学习水轮机功率预测改进多层神经网络自适应反归一化改进灰狼算法最小二乘支持向量机

立体车库堆垛机位置控制及存取车调度优化方法研究

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立体车库堆垛机位置控制及存取车调度优化方法研究

作者：陈敏中北大学

学位级别：硕士

随着汽车产业的快速发展,我国汽车保有量在连年剧增,据统计2022年我国汽车保有量已达3.19亿辆,这在我国土地资源紧缺的现状下将造成严重的停车问题。此时人们将眼光投向了立体车库,其将成为解决我国停车难问题的重要途径。立体车库的使... 详细信息

随着汽车产业的快速发展,我国汽车保有量在连年剧增,据统计2022年我国汽车保有量已达3.19亿辆,这在我国土地资源紧缺的现状下将造成严重的停车问题。此时人们将眼光投向了立体车库,其将成为解决我国停车难问题的重要途径。立体车库的使用不仅能增加车位数量,提高空间利用率,还能使存取车过程更加安全、快捷,对停车行业的发展和运营都有极大的益处。其中巷道堆垛式立体车库凭借其自身的优势,被广泛应用于多种场合,如商场、住宅区、医院等。但由于我国对立体车库的研究起步较晚,所以立体车库还存在一些存取效率低、用户等待时间长等问题。基于以上问题,本论文以巷道堆垛式立体车库为背景,完成了对其堆垛机位置控制和存取车调度优化方法的研究。具体研究工作如下:(1)分析了堆垛机位置控制方案,建立位置控制系统数学模型。针对传统PID控制不适应非线性、大时滞等复杂系统的缺点,提出了模糊神经网络PID。此控制方法是在传统PID的基础上引入模糊控制算法和神经网络算法,以提高位置控制系统的快速性和稳定性。(2)以堆垛机位置控制系统数学模型为对象,在Matlab软件中搭建仿真模块,并在有扰动和无扰动两种情况下,使用PID、模糊PID及模糊神经网络PID三种控制算法对位置控制系统作仿真实验。结果显示,本文所提算法改善了传统PID易产生超调、易失稳等问题;同时也解决了模糊PID缺乏自我调节的缺陷。整体提高了系统的动态响应速度和抗干扰性能。验证了模糊神经网络PID在解决堆垛机位置控制上的有效性。(3)结合巷道堆垛式立体车库的结构特点及运行原理,建立三种不同策略下的存取车总时间数学模型。以减少用户存取车时间、提高车库运行效率为目的,提出了一种改进灰狼优化(IGWO)算法:首先采用两段式混合编码方式对车位信息进行编码,然后引入离散个体间距离计算公式以及遗传算法的交叉操作,对灰狼个体位置更新策略进行改进研究。最后针对灰狼算法易陷入局部最优的缺陷,设计了一种基于“破坏解”和“修复解”的局部搜索策略,应用于算法迭代的后期,避免算法早熟。为了验证本文所提算法的有效性,在车库调度优化模型的基础上将此算法与灰狼算法(GWO)、改进遗传算法(IGA)和改进粒子群算法(PSO＿GA＿SA)作比较实验,结果表明,IGWO算法比其他三种算法寻优精度高,收敛速度快,在求解车库调度问题上占有优势。综上所述本文旨在改进堆垛机位置控制系统和提高立体车库存取车效率,致力于设计出准确定位、稳定运行、快速存取的高效率立体车库。

关键词：立体车库堆垛机模糊神经网络PID控制调度优化改进灰狼算法

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基于累积前景理论的高铁差异化定价优化方法

基于累积前景理论的高铁差异化定价优化方法

作者：杨康中南大学

学位级别：硕士

我国高速铁路目前主要采用固定票价,遵循“固定费率,递远递减”的原则,同一起讫点的不同列车同等级席位票价相同。固定票价无法科学灵活的进行市场化调整,既降低旅客满意度,同时限制了高铁盈利能力。差异化定价是指根据需求、市场等因素... 详细信息

我国高速铁路目前主要采用固定票价,遵循“固定费率,递远递减”的原则,同一起讫点的不同列车同等级席位票价相同。固定票价无法科学灵活的进行市场化调整,既降低旅客满意度,同时限制了高铁盈利能力。差异化定价是指根据需求、市场等因素,针对可替代的产品服务,制定不同的价格。该定价策略已在酒店、生鲜和能源等市场取得巨大成功。高铁产品同样具有可替代性强、质量存在差异、需求波动较大等特征。因此借鉴成功经验,分析高铁需求变化规律,探索科学合理的高铁差异化定价方法,已成为亟待解决的关键问题。本文从收益最大化出发,研究高铁差异化定价问题。首先,梳理了差异化定价含义和应用原则,介绍了实践经验,总结了高铁差异化定价的内涵、适用性和必要性。其次,阐述出行特征对旅客选择行为的影响,利用潜在类别模型根据出行特征将旅客分为公务型和休闲型两类。然后,引入累积前景理论描述旅客有限理性,构建弹性需求函数,以算例证明其合理性。最后,基于弹性需求,以客票收入最大化为目标,考虑票价范围约束、列车能力约束、区段票价约束和最小票额数量约束,建立了差异化定价与票额分配联合优化模型。针对模型特点,用多段映射罚函数处理关键约束,基于改进灰狼算法求解模型。以京沪高铁作为算例,证明模型的有效性。在不投入更多运输资源的前提下,客票收益较固定票价增长4.67%;客流需求在不同列车之间分布更为均衡;在资源充裕的情况下差异化定价更能发挥高铁中长距离的运输优势。本文提出的高铁差异化定价优化方法,丰富了高铁票价体系,为我国高铁市场化运营提供了理论支持。图37幅,表20个,参考文献85篇

关键词：高速铁路差异化定价累积前景理论映射罚函数改进灰狼算法

气吸式电驱动绿豆精量播种控制策略与控制系统研究

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气吸式电驱动绿豆精量播种控制策略与控制系统研究

作者：王淞黑龙江八一农垦大学

学位级别：硕士

由于绿豆等杂粮杂豆种子保苗率不高，市场占有率小且作业规模有限，播种作业模式通常以撒播为主，精量播种技术在其种植环节中的应用较为有限。近年来，随着杂豆育种技术的不断发展和杂粮市场的扩大化，精量播种技术已经成为绿豆等杂豆... 详细信息

由于绿豆等杂粮杂豆种子保苗率不高，市场占有率小且作业规模有限，播种作业模式通常以撒播为主，精量播种技术在其种植环节中的应用较为有限。近年来，随着杂豆育种技术的不断发展和杂粮市场的扩大化，精量播种技术已经成为绿豆等杂豆播种作业系统研制的重点之一。在高密度种植绿豆等杂豆作物时，精量播种技术的应用面临理论株距小、播种合格范围小、内外干扰导致漏播率高以及播种株距不均匀等问题。为了解决这些问题，研究一种基于IGWO-LADRC算法的气吸式电驱动绿豆精量播种控制系统。该系统采用智能控制算法，实现了播种的精确控制和自适应调节，可以提高播种质量和效率。具体研究内容如下所示：　　（1）综合运用分析和实验，确定了排种电机的选型、驱动方式以及数学模型的建立。基于通过电子扭矩仪测定出的吸种带载时扭矩无刷电机选型，最终采用了3种常见排种电机驱动模式中的最佳模式。另外，本文通过对电压平衡方程推导，以此建立了排种电机的数学模型。　　（2）研究了一种气吸式电驱动绿豆精量播种控制策略，通过对排种电机进行数学建模和改进灰狼算法整定线性自抗扰控制器的参数的智能控制策略进行提出。通过与经验法整定PID控制器、经验法整定LADRC、GWO-LADRC的3种排种电机控制策略进行对比，针对所提出的智能控制系统进行了检验。仿真实验表明：采用IGWO-LADRC的电驱动绿豆精量播种机控制系统无超调、调节时间为0.57 s、无静差，受干扰恢复时间为0.35 s、且再次达到稳态后无振荡现象且无静差。　　（3）设计了气吸式电驱动绿豆精量播种控制系统的硬件电路，包括主控制器模块、人机交互模块、供电模块、电机驱动模块、转速采集模块、通讯模块等不同部分;另外，设计了软件程序，主要考虑使用的开发语言、编译环境和各模块的子程序编写。同时，数字滤波技术和“看门狗”技术的软件抗干扰性设计使得系统稳定性和可靠性得到进一步提高。　　（4）试验研究主要用于验证气吸式电驱动绿豆精量播种控制系统的优越性，具体包括排种器转速精度试验、播种性能试验和田间试验。结果表明：基于IGWO-LADRC的电驱动绿豆精量播种机控制系统表现出色，并且在气吸式电驱动绿豆精量播种性能试验中具有良好的作业效果。相较于传统链驱动和PID电控播种，IGWO-LADRC的系统在多项排种性能指标中表现更佳，其合格指数提升2.75个百分点，重播指数降低0.46个百分点，漏播指数降低2.22个百分点，同时变异系数和合格株距变异系数均有所降低。田间试验结果也体现出了本系统的良好性能。

关键词：气吸式电驱动绿豆播种机线性自抗扰控制器改进灰狼算法数学建模

基于改进GWO-BP算法的DNA序列分类模型研究

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基于改进GWO-BP算法的DNA序列分类模型研究

作者：李昊天吉林建筑大学

学位级别：硕士

对DNA序列分类的研究可以帮助人类探索未知物种,对于发现新物种并进行合理分类及预测有着重要意义,在医学及环境科学中也具有重要研究价值。而随着科学技术的发展,多样化的生物信息剧烈膨胀产生了庞大的数据量,所以为了探寻基因组成的规... 详细信息

对DNA序列分类的研究可以帮助人类探索未知物种,对于发现新物种并进行合理分类及预测有着重要意义,在医学及环境科学中也具有重要研究价值。而随着科学技术的发展,多样化的生物信息剧烈膨胀产生了庞大的数据量,所以为了探寻基因组成的规律,如何从这些数据中提取挖掘出有效信息并且选择什么样的方法处理信息成为了研究难题。本文提出了一种基于改进的灰狼算法优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的DNA序列分类模型,旨在解决DNA序列分类的准确度等问题。该模型引进灰狼算法优化传统的BP神经网络中初始权值及阈值,扩大了模型的全局搜索能力,又对灰狼算法的收敛因子和权重更新策略进行了改进,平衡灰狼算法的全局和局部搜索能力,使灰狼算法更精确地找到最优权值和阈值,然后使用测试函数对改进的灰狼算法进行仿真测试,证实改进灰狼算法的可行性。其次本文根据统计学理论对DNA序列进行特征提取,以单碱基频率、双碱基频率、三碱基频率融合组成了35维特征向量作为表达DNA序列的初始特征向量,选择主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对初始特征向量降维,避免冗余特征影响模型的训练精度,最终得到12维特征向量。构建数据集并训练模型,最后将结果可视化,通过观察比对几种方法的误差函数曲线以及分类准确率数据统计,最后,本文对基于改进灰狼算法优化的BP神经网络的DN A序列分类模型进行合理对比评估,实验结果表明相对于PSO-BP和GWO-SV M分类模型,证实基于改进灰狼算法优化BP神经网络的DNA序列分类模型精确度更高。本文仅针对传统BP神经网络和传统灰狼算法的缺陷提出了一种理论改进,并结合建立模型,最后建立并使用数据集进行实验验证。而对于该实验来说难免有不足之处,其中对于模型中函数的收敛速度还有待改进,且灰狼算法中不排除出现局部极值的情况出现。所以对于神经网络技术的改进及创新研究仍需不断继续,但作为人工智能领域的主要组成部分之一,神经网络技术的前景还是非常可观。

关键词：改进GWO-BP算法 BP神经网络改进灰狼算法 DNA序列分类

基于机器学习的火控系统状态评估与故障预测的研究

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基于机器学习的火控系统状态评估与故障预测的研究

作者：周通北京石油化工学院

学位级别：硕士

随着科技的发展装甲车辆火控系统的技术也在不断迭代更新,现阶段火控系统表现出技术含量更高、结构更加复杂、控制系统更加先进、故障判断更困难等特点。由于火控系统中传感器检测量与故障特征之间、故障特征与维护策略之间是非线性映... 详细信息

随着科技的发展装甲车辆火控系统的技术也在不断迭代更新,现阶段火控系统表现出技术含量更高、结构更加复杂、控制系统更加先进、故障判断更困难等特点。由于火控系统中传感器检测量与故障特征之间、故障特征与维护策略之间是非线性映射关系,直接利用传感器数据难以满足对故障的诊断预测要求。本文基于机器学习开展了对火控系统状态评估与故障预测的研究。将采集的炮控箱信号数据采用灰色关联度分析处理的方法,对状态特征进行提取,将处理后的炮控箱数据集作为评估预测模型的输入,对炮控箱进行状态预测。本文对影响支持向量机(Support Vector Machine,SVM)性能的两个重要参数进行了重点研究,研究了几种优化支持向量机的机器学习算法,构建了基于改进搜索策略灰狼算法(Improved Search Strategy Gray Wolf Optimization,IGWO)优化的评估预测模型,提高了常规模型预测的准确度,最后通过实验对该方法进行了验证。文中所做的工作内容主要如下:首先构建了所需的火控系统特征样本数据集,文中选用炮控箱作为主要研究对象,通过试验台模拟火控系统各类外围设备信号提供给炮控箱,增加了采集的炮控箱输入输出信号;将采集的炮控箱信号采用灰色关联度分析的方法,求出引脚信号的灰色关联度,对信号的关联度进行排序,筛选出相关性高的引脚,完成对引脚信号的属性约简;对筛选出的引脚信号通过专家经验总结出炮控箱运行状态的综合评价指标,构建出所需的炮控箱样本数据集。该方法可降低评估预测模型的输入端维数,优化系统的拓扑结构,有利于提高评估预测模型的精度。其次构建了炮控箱的评估预测模型,提出了一种改进搜索策略的灰狼算法,在寻求最优解的过程中增加一种新型学习策略提高常规算法性能,增强了常规算法的局部和全局寻优能力,提高了常规算法的收敛速度。此算法通过对支持向量机的重要参数进行寻优来达到提高评估预测模型能力的目的。最后在实验阶段对构建的炮控箱样本数据集进行评估预测,对炮控箱数据集进行分类,将炮控箱数据集分为训练样本和测试样本并输入评估预测模型,对炮控箱训练样本数据集进行训练,之后对输入的炮控箱测试样本在构建好的评估预测模型中进行预测,得出实验结果。本文使用了改进搜索策略灰狼算法优化的评估预测模型,在对不同数量的训练样本和测试样本通过不同算法对比实验后,表明改进搜索策略灰狼算法优化的评估预测模型预测精度高,性能稳定,对样本训练集数量的依赖性低,具有较强的优越性。

关键词：火控系统炮控箱灰色关联度特征提取支持向量机改进灰狼算法评估预测

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波浪发电用新型磁场调制电机的设计与优化

波浪发电用新型磁场调制电机的设计与优化

作者：魏毓天津大学

学位级别：硕士

磁场调制电机以其高转矩密度、多能量端口等优点而十分适用于波浪发电系统。本文提出了一种波浪发电用新型磁场调制发电机(Novel Flux Modulation Generator,NFMG)的拓扑结构。分析了其基本工作原理与特殊电磁问题,设计并优化了电机参... 详细信息

磁场调制电机以其高转矩密度、多能量端口等优点而十分适用于波浪发电系统。本文提出了一种波浪发电用新型磁场调制发电机(Novel Flux Modulation Generator,NFMG)的拓扑结构。分析了其基本工作原理与特殊电磁问题,设计并优化了电机参数。最后,分别对电机的敏感与不敏感参数进行了优化:针对敏感参数,本文采用响应面法(Response Surface Method,RSM)与改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer,IGWO)相结合的方法进行精细优化;针对不敏感参数,则采用扫描法进行了粗略优化。全文具体研究内容与成果如下:(1)新型磁场调制电机的工作原理与特殊电磁问题。该部分首先给出了新型磁场调制电机的拓扑结构,并采用叠加法从磁场角度分析了该电机的基本工作原理;然后针对磁场调制电机气隙磁场特殊现象进行了分析,为后续电机设计与优化奠定了理论基础。(2)新型磁场调制电机设计与分析。首先根据波浪发电装置需求,提出了电机的基本尺寸参数和电机定转子极对数配比方案;在上述方案基础上,给出了电机定子材料、绕组、槽型设计方案,转子材料、永磁体充磁方案;接着采取了斜槽、永磁体分块的方法削弱了无用磁场谐波影响以进一步提升电机性能;最后采用有限元法分析了电机的电磁特性。(3)电机多目标参数优化设计。首先根据波浪发电系统需求和电机的特点,确定各优化目标与其权重、待优化参数与敏感度;针对电机敏感参数采用RSM以径向基函数的形式拟合综合加权性能函数,采用IGWO更为精确地寻找最优参数;对于不敏感参数采用参数扫描的方法寻找合理值;最后,采用有限元法验证了电机优化后的加权性能提升了6.9%。

关键词：磁场调制波浪发电有限元法响应面法改进灰狼算法