检索结果-南通市图书馆

改进粒子群算法自抗扰控制在磁悬浮系统中的研究

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科技与创新 2023年第1期 11-15页

作者：翟远盛王树贤李亮江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州314000

磁悬浮系统具有易受干扰及模型不确定等特征,因此采取不依赖模型的自抗扰控制应用在磁悬浮系统中。但自抗扰控制参数众多,为解决参数整定烦琐问题,设计自适应权重粒子群算法对自抗扰控制器参数进行优化。该算法主要利用粒子的适应值大小... 详细信息

磁悬浮系统具有易受干扰及模型不确定等特征,因此采取不依赖模型的自抗扰控制应用在磁悬浮系统中。但自抗扰控制参数众多,为解决参数整定烦琐问题,设计自适应权重粒子群算法对自抗扰控制器参数进行优化。该算法主要利用粒子的适应值大小,对粒子速度权重进行自适应改进。同时,当粒子适应值方差多次小于一定次数时,对粒子施加柯西变异防止粒子陷入局部最优,与其他常规粒子群算法相比,该算法粒子寻优迭代次数显著提前,减少粒子搜索时间。通过Matlab/Simulink仿真实验结果表明,基于改进粒子群算法优化后的系统有着很好的抗扰动和适应性能。

关键词：自抗扰控制改进粒子群柯西变异自适应权重

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改进粒子群算法在能耗预测中的应用

计算机时代 2023年第7期 42-45页

作者：郁旸浙江理工大学计算机科学与技术(人工智能)学院浙江杭州310018

针对能源管理系统中的能耗预测模块,为提升能源消耗的预测效果,引入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),并利用改进的粒子群算法对超参数选取进行优化,构建了IPSO-LSTM能耗预测模型。通过工厂半年的数据分析对比,仿真结果表明... 详细信息

针对能源管理系统中的能耗预测模块,为提升能源消耗的预测效果,引入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),并利用改进的粒子群算法对超参数选取进行优化,构建了IPSO-LSTM能耗预测模型。通过工厂半年的数据分析对比,仿真结果表明IPSO-LSTM模型下的预测效果更好,准确性高于BP模型、LSTM模型和PSO-LSTM模型,验证了该模型用于能源管理系统能耗预测的可能性和准确性。

关键词：长短期记忆神经网络超参数改进粒子群能耗预测

改进粒子群的电子产品自动生产线布局优化方法

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自动化应用 2023年第12期64卷 1-2,5页

作者：范洪斌江西制造职业技术学院智能制造学院江西南昌330095

常规的生产线布局优化方法优化范围受限制,因此,本文提出改进粒子群的电子产品自动生产线布局优化方法,采用多层级的处理方式,实现作业单元多层级划分。构建改进粒子群产品自动生产线布局优化模型,建立多目标粒子优化矩阵,采用Visual Co... 详细信息

常规的生产线布局优化方法优化范围受限制,因此,本文提出改进粒子群的电子产品自动生产线布局优化方法,采用多层级的处理方式,实现作业单元多层级划分。构建改进粒子群产品自动生产线布局优化模型,建立多目标粒子优化矩阵,采用Visual Components导入实现自动生产线布局优化。测试结果表明,所提方法优化后的作业单元面积相对较大,可达到70m^(2)以上。

关键词：改进粒子群电子产品自动生产线布局优化

改进粒子群算法优化支持向量机的螺旋CT电气故障诊断研究

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九江学院学报（自然科学版） 2023年第4期38卷 27-31页

作者：汤德荣安徽机电职业技术学院安徽芜湖241002

文章研究改进粒子群算法优化支持向量机螺旋CT电气故障诊断方法,提高螺旋CT电气故障诊断精度与诊断效率,以满足实际螺旋CT电气故障诊断工作需要。采用最小支持向量机通过非线性函数变换,将多输入单输出的螺旋CT电气故障诊断最优解的求... 详细信息

文章研究改进粒子群算法优化支持向量机螺旋CT电气故障诊断方法,提高螺旋CT电气故障诊断精度与诊断效率,以满足实际螺旋CT电气故障诊断工作需要。采用最小支持向量机通过非线性函数变换,将多输入单输出的螺旋CT电气故障诊断最优解的求解转换为高维空间最优分类面的求解,实现螺旋CT电气故障诊断;采用改进粒子群算法与交叉验证原理优化最小二乘支持向量机的核函数,提高最小二乘支持向量机算法泛化能力,避免核函数状态影响螺旋CT电气故障诊断精度。实验结果表明:该方法的螺旋CT电气故障诊断结果与实际故障类型几乎一致,核函数优化后螺旋CT电气故障诊断分类准确率高达90%,可提升螺旋CT电气故障诊断的效率。

关键词：改进粒子群支持向量机螺旋CT 故障诊断尺度变化交叉验证

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改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报

测绘科学 2015年第9期40卷 115-119页

作者：刘赞陈西宏薛伦生邹兵张群空军工程大学防空反导学院空军工程大学信息与导航学院

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能... 详细信息

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。

关键词：卫星钟差钟差预报灰色系统最小二乘向量机改进粒子群

基于改进粒子群算法的并网逆变器分数阶PI^(λ)D^(μ)控制研究

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电测与仪表 2022年第6期59卷 172-180页

作者：谢玲玲陆柳刘斌广西大学电气工程学院南宁530004

针对整数阶PID控制器参数选择受限致使并网逆变器系统性能欠佳的问题,文中提出了一种基于改进粒子群算法的并网逆变器分数阶控制策略。分析了分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的积分阶次λ、微分阶次μ对被控系统动态及稳态性能的影响;将分数... 详细信息

针对整数阶PID控制器参数选择受限致使并网逆变器系统性能欠佳的问题,文中提出了一种基于改进粒子群算法的并网逆变器分数阶控制策略。分析了分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的积分阶次λ、微分阶次μ对被控系统动态及稳态性能的影响;将分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器与电流双闭环、电网电压前馈控制相结合,提出一种基于分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的并网逆变器的电流控制策略,并与传统整数阶PID控制策略进行比较;详细分析分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器的参数取值范围,并采用改进粒子群算法寻优参数。仿真结果表明,采用分数阶PI^(λ)D^(μ)控制,增强了控制系统的灵活性,降低了并网电流总谐波畸变率,改善了系统的动态性能,提高了系统的电网扰动抑制能力。

关键词：分数阶PI^(λ)D^(μ)控制器并网逆变器参数寻优改进粒子群

改进粒子群的机器人焊缝轨迹高效识别及精确路径规划算法研究

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自动化与仪器仪表 2023年第10期 191-195页

作者：罗辉崔亚飞永州职业技术学院智能制造重点实验室湖南永州425100

针对传统粒子群算法的机器人焊接路径精度低、速度慢等问题,提出一种改进粒子群的焊缝轨迹高效识别及精确路径规划算法。首先,通过CCD相机拍照,采集焊接工件,并将图像传递至上位机,上位机对采集的图像进行灰度化、提取目标区域、阈值分... 详细信息

针对传统粒子群算法的机器人焊接路径精度低、速度慢等问题,提出一种改进粒子群的焊缝轨迹高效识别及精确路径规划算法。首先,通过CCD相机拍照,采集焊接工件,并将图像传递至上位机,上位机对采集的图像进行灰度化、提取目标区域、阈值分割、腐蚀膨胀、去干扰等图像预处理操作;其次,利用Canny算子对预处理后的图像提取出焊接件外轮廓边缘像素坐标信息,并根据焊缝拟合曲线函数残差模的最小值拟合出焊缝的曲线函数;最后,提出一种改进粒子群的指数函数惯性权重动态更新策略,其惯性权重随着迭代次数的增加而减小,以实现前期快速全局搜索,后期局部寻优的目的,实现焊缝精确路径规划用于弧焊机器人的快速、高效焊接。实验结果表明,改进粒子群的机器人焊接系统可对复杂路径的焊接件进行路径高效识别与准确规划,可降低机器人焊接路径点的复杂度,焊接误差值不超过0.30 mm,相较传统粒子群的焊接误差超过0.50 mm,机器人焊接精度提高了20%。

关键词：改进粒子群轨迹识别路径规划焊接机器人

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改进粒子群算法优化的卫星钟差组合预报模型

探测与控制学报 2015年第1期37卷 94-98页

作者：刘赞陈西宏孙际哲刘强张群空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

针对现有单一导航卫星钟差预报模型存在预报精度不高的问题,提出了改进粒子群算法优化的组合预报模型。该模型利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）和最小二乘向量机（LSSVM）模型的特点,首先建立ARIMA模型预报钟差数据的线性部分,并得... 详细信息

针对现有单一导航卫星钟差预报模型存在预报精度不高的问题,提出了改进粒子群算法优化的组合预报模型。该模型利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）和最小二乘向量机（LSSVM）模型的特点,首先建立ARIMA模型预报钟差数据的线性部分,并得到预报残差;然后,根据残差建立LSSVM模型预报非线性部分,最后的预报结果即两个预报结果之和。同时引入随优化代数变化的惯性权值和加速度因子,来提高粒子群（PSO）算法寻优能力,并用其优化组合预报模型中LSSVM部分的惩罚因子和核函数参数选取过程,以提高模型的预报精度。实例与结果分析表明,组合模型较单一模型在预报精度上有30%~50%的提高,为导航卫星高精度短期钟差预报提供了一种新思路。

关键词：卫星钟差钟差预报差分自回归移动平均模型最小二乘向量机模型改进粒子群

基于改进粒子群的风电-火电-蓄热电锅炉联合优化调度

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电测与仪表 2022年第12期59卷 117-123页

作者：杨玉龙魏宇含东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012

鉴于当前风电成本仍高于火电成本,考虑多方效益,合理优化风电、火电机组及蓄热式电锅炉的出力,对于降低用能成本、提高风电消纳具有重要意义。文章建立了考虑多目标的含风电、火电机组和蓄热式电锅炉的优化调度数学模型,通过采用偏小型... 详细信息

鉴于当前风电成本仍高于火电成本,考虑多方效益,合理优化风电、火电机组及蓄热式电锅炉的出力,对于降低用能成本、提高风电消纳具有重要意义。文章建立了考虑多目标的含风电、火电机组和蓄热式电锅炉的优化调度数学模型,通过采用偏小型隶属函数将以风电、火电机组运行成本最低和弃风量最小的多目标函数转化为单目标函数,在满足各部分约束条件下求取隶属度最佳的风电、火电机组出力。进一步,提出一种改进的粒子群算法,对上述模型求解。该算法可以跳出局部最优解,具有较快的收敛速度和较高的计算精度。最后,基于某电网的实际数据进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：风电消纳蓄热式电锅炉改进粒子群隶属度