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改进pso算法优化的电液位置伺服系统自抗扰跟踪控制

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机械科学与技术 2021年第12期40卷 1904-1912页

作者：蔡改贫周小云刘鑫江西理工大学机电工程学院江西赣州341000

针对电液位置伺服系统由于参数不确定性、非线性、复杂时变性而导致的响应速度慢、跟踪精度低、抗干扰能力差的问题,提出一种具有更高跟踪精度及抑制抖振能力的改进pso算法优化的自抗扰控制(Improved-pso auto disturbance rejection co... 详细信息

针对电液位置伺服系统由于参数不确定性、非线性、复杂时变性而导致的响应速度慢、跟踪精度低、抗干扰能力差的问题,提出一种具有更高跟踪精度及抑制抖振能力的改进pso算法优化的自抗扰控制(Improved-pso auto disturbance rejection control,Ipso-ADRC)方法。首先,建立电液位置伺服系统的误差状态空间方程,采用3阶跟踪微分器、扩张状态观测器及状态误差反馈律构建自抗扰控制器模型;其次,分析惯性权重递减pso算法存在的早熟、易陷入局部最小值等问题,综合考虑粒子迭代次数及当前粒子与全局最优粒子间距离两个因素对寻优结果的影响,提出一种改进pso算法;最后,将改进后的pso算法应用于所设计的自抗扰控制器中以提高控制性能。仿真及试验结果表明,相比于传统PID控制和常规自抗扰控制,采用改进pso算法优化的自抗扰控制具有位置跟踪精度高、抗干扰能力好的优点。

关键词：电液位置伺服系统高阶自抗扰控制改进pso算法跟踪精度抑制抖振

一种基于改进pso算法的高时间分辨率遥感卫星星座优化设计方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第12期43卷 1986-1993页

作者：沈欣刘钰霖李仕学姚璜武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 华中师范大学教育信息技术学院湖北武汉430079 武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079

针对定位、导航、授时、遥感、通信一体的天基信息实时服务系统对遥感信息高时间分辨率获取的需求,提出了基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,pso)算法的遥感卫星星座优化设计方法。基于6 N和3+4P星座构型,以重访时间间隔... 详细信息

针对定位、导航、授时、遥感、通信一体的天基信息实时服务系统对遥感信息高时间分辨率获取的需求,提出了基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,pso)算法的遥感卫星星座优化设计方法。基于6 N和3+4P星座构型,以重访时间间隔作为优化目标,采用改进的pso算法对星座优化模型进行求解,分别针对全球覆盖和区域覆盖任务进行了仿真对比试验。仿真结果表明,提出的方法适用于低轨遥感卫星星座设计,满足高时间分辨率要求。

关键词：卫星遥感星座设计重访周期改进pso算法

基于改进pso算法的过热汽温神经网络预测控制

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控制理论与应用 2008年第3期25卷 569-573页

作者：肖本贤王晓伟朱志国刘一福合肥工业大学自动化研究所安徽合肥230009 安徽省电力科学研究院热控自动化所安徽合肥230022

将改进粒子群优化算法(Mpso)融合到神经网络预测控制中,提出了基于Mpso-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于Mpso算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到... 详细信息

将改进粒子群优化算法(Mpso)融合到神经网络预测控制中,提出了基于Mpso-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于Mpso算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了Mpso算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.

关键词：改进pso算法 RBF神经网络优化策略神经网络预测控制过热汽温

改进pso算法优化交流伺服系统PID参数研究

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机床与液压 2021年第10期49卷 15-19页

作者：刘小臣何卫东张迎辉崔泽刘永健大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

伺服系统PID控制参数的优化整定对系统可靠性和稳定性有着重要意义,而传统整定方式下参数优化整定时间较长、效果不佳、反应较慢。为了解决以上问题,提出一种优化交流伺服系统参数的控制方法。基于改进pso算法实现惯性权重和学习因子随... 详细信息

伺服系统PID控制参数的优化整定对系统可靠性和稳定性有着重要意义,而传统整定方式下参数优化整定时间较长、效果不佳、反应较慢。为了解决以上问题,提出一种优化交流伺服系统参数的控制方法。基于改进pso算法实现惯性权重和学习因子随迭代次数的改变自适应调整,引入适应度函数快速优化整定PID控制器参数。利用MATLAB分别对基于遗传算法(GA)、量子遗传算法(QGA)、粒子群算法(pso)的伺服系统PID参数整定进行仿真实验及对比分析。通过实验测试基于改进pso算法和GA算法的PID控制器对伺服系统稳定性的影响。结果表明:利用改进pso算法对PID参数进行优化整定,使得伺服系统具有鲁棒性强、稳定性高、超调量小等优点。

关键词：改进pso算法伺服系统 PID控制自适应调整鲁棒性

改进pso算法在热轧卷取机张力控制中的应用研究

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改进PSO算法在热轧卷取机张力控制中的应用研究

作者：田家健东北大学

学位级别：硕士

热轧卷取机是热轧生产线中非常重要的设备,其工作性能主要取决于张力控制的效果。张力控制的好坏直接影响到成品钢卷的最终品质,为保证卷取控制系统具有良好的性能,关键是要提高卷取机张力控制系统的性能,保持恒张力卷取,减少张力波动。... 详细信息

热轧卷取机是热轧生产线中非常重要的设备,其工作性能主要取决于张力控制的效果。张力控制的好坏直接影响到成品钢卷的最终品质,为保证卷取控制系统具有良好的性能,关键是要提高卷取机张力控制系统的性能,保持恒张力卷取,减少张力波动。本课题以工程项目为背景,针对正常卷取阶段的张力控制展开研究。张力控制有三种方式：直接张力控制、间接张力控制、复合张力控制。大多数的实际工程项目中应用的是间接张力控制方法,这种控制方法的缺点是不能检测到张力的大小,控制精度差,容易产生张立波动。所以本文提出用软测量的方法来测量张力的大小,并在间接张力控制的基础上加上张力反馈,形成张力控制闭环,建立复合张力控制系统,从而更好的控制张力的恒定。本文建立了复合张力控制系统的数学模型,给出了前馈电流补偿值的计算方法,设计了电流调节器和张力调节器。鉴于一般的PID整定方法不能获得较好的控制效果,本文提出用模糊pso算法来优化张力调节器PID参数,通过仿真分析,此种方法的控制效果更好。鉴于卷取机张力控制系统的复杂性、参数时变性,固定PID参数不能满足控制要求,本文分析了被控对象参数变化规律,分析得知,被控对象主要变化的参数是机电时间常数Tm,其他参数几乎不变。所以本文采用离线优化、在线调整的方法,通过卷径计算出系统的机电时间常数,然后用改进pso算法对多个时刻的被控对象精确数学模型进行优化,得到数组PID参数,然后利用BP神经网络拟合的方法建立卷径D和PID参数之间的对应关系,这样在卷取过程中通过计算卷径来动态调整张力控制器PID参数。仿真分析表明,此种方法很好的解决了系统参数变化对系统性能的影响。

关键词：张力控制热轧卷取机改进pso算法神经网络

基于改进pso算法的跨流域水库群联合调度图优化

同方学位论文库评论

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大连理工大学学报 2016年第4期56卷 406-413页

作者：彭安帮彭勇许钦刘宏伟周惠成水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210029 南京水利科学研究院水文水资源研究所江苏南京210029 大连理工大学水利工程学院辽宁大连116024

针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点,提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解.该算法针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优且进化后期收敛速度慢的缺陷,引入交叉和变异策略、... 详细信息

针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点,提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解.该算法针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优且进化后期收敛速度慢的缺陷,引入交叉和变异策略、模拟退火策略和反射边界策略,以增加种群的多样性并提高算法的进化速度和全局搜索能力.数值测试证明了该算法用于求解高维复杂优化问题的有效性,实例研究也表明该算法提高了整个系统的供水与引水效益,是一种优化复杂水库群联合调度高效实用的方法.

关键词：跨流域调水水库群优化调度引水供水改进pso算法

基于改进pso算法的SVM在甲烷测量中的应用

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传感技术学报 2017年第9期30卷 1454-1458页

作者：鲍立陈红岩郭晶晶袁月峰李孝禄中国计量大学机电工程学院杭州310018

针对甲烷气体定量分析过程中,传统SVM模型预测精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进pso算法的SVM回归模型。该模型在传统pso算法寻优的基础上,引入动量项的同时增加随机粒子个体极值的追随因子,使粒子不仅追随全局最优解和局部... 详细信息

针对甲烷气体定量分析过程中,传统SVM模型预测精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进pso算法的SVM回归模型。该模型在传统pso算法寻优的基础上,引入动量项的同时增加随机粒子个体极值的追随因子,使粒子不仅追随全局最优解和局部最优解,还跟随种群中任一粒子的个体极值,使得寻优算法后期收敛速度较快,不易陷入局部最小值。实验中,对0~5.05%浓度的25组标准甲烷样气进行建模分析,并与传统pso算法寻优模型和Grid搜索法寻优模型进行对比。结果表明,采用改进pso算法建立的SVM回归模型均方根误差小,收敛速度快。

关键词：检测技术与自动化装置 SVM 改进pso算法回归分析红外甲烷传感器

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基于改进pso算法的随机投入产出模型

计算机工程 2011年第9期37卷 29-31,37页

作者：王峰李树荣中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东东营257061

建立一种基于改进pso算法的随机投入产出模型,在随机变量分别服从正态分布和指数分布时比较其优化结果,利用改进粒子群算法和标准粒子群算法对模型进行实例求解。仿真实验结果表明,考虑随机变量服从指数分布更符合实际经济运行状况,且... 详细信息

建立一种基于改进pso算法的随机投入产出模型,在随机变量分别服从正态分布和指数分布时比较其优化结果,利用改进粒子群算法和标准粒子群算法对模型进行实例求解。仿真实验结果表明,考虑随机变量服从指数分布更符合实际经济运行状况,且计算得到的各行业产出大于随机变量服从正态分布时的情况。

关键词：投入产出正态分布指数分布改进pso算法随机变量

基于特征构造和改进pso算法的分布式光伏功率预测

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电源技术 2024年第2期48卷 325-330页

作者：孟令哲周翔曾新华庞成鑫上海电力大学电子与信息工程学院上海200090 复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

分布式光伏由于其历史数据缺乏,光伏出力的预测精度不高,提出改进粒子群优化算法(pso)+长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制结合的神经网络模型。构造基于聚类算法的特征工程扩充数据集;给出局部最优判据改进粒子群算法并应用于模型的超... 详细信息

分布式光伏由于其历史数据缺乏,光伏出力的预测精度不高,提出改进粒子群优化算法(pso)+长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制结合的神经网络模型。构造基于聚类算法的特征工程扩充数据集;给出局部最优判据改进粒子群算法并应用于模型的超参数优化,提升模型泛化性;采用注意力机制与LSTM相结合的架构进行短期功率预测。在澳大利亚公开数据集上的实验表明,新的特征工程与光伏出力具有相关性,预测精度相比传统LSTM模型精度提高17.4%,且改进pso算法相比标准算法收敛性更好。

关键词：分布式光伏输出功率预测 LSTM 改进pso算法注意力机制特征工程