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基于pso算法的工业机器人轨迹优化研究

机械设计 2024年

作者：王策孙军锋徐贞刘美红昆明理工大学机电工程学院云南开放大学机电工程学院

为进一步提高工业机器人工作效率，选定ER50B搬运工业机器人作为研究对象。基于标准的DH建模法，通过MATLAB机器人工具箱对机器人的正逆运动学进行仿真。随后提出了一种基于粒子群算法(pso)的轨迹优化方法，并将其与五次多项式轨迹规划... 详细信息

为进一步提高工业机器人工作效率，选定ER50B搬运工业机器人作为研究对象。基于标准的DH建模法，通过MATLAB机器人工具箱对机器人的正逆运动学进行仿真。随后提出了一种基于粒子群算法(pso)的轨迹优化方法，并将其与五次多项式轨迹规划进行了对比。试验证明，采用pso方法相较于五次多项式，能够将工作时间减少1.9s，时间缩短了17.9%。最后，利用蒙特卡洛方法仿真了该机器人的工作空间。仿真结果表明，优化后的机器人能够满足工作要求，综上该方法不仅提升了机器人的工作效率，也为其他类型的工业机器人提供了有价值的参考。

关键词：工业机器人机器人运动学轨迹规划 pso算法蒙特卡洛

基于模拟退火改进pso算法的J-A磁滞模型参数辨识

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变压器 2024年第2期61卷 26-34页

作者：林峻宁严柏平冯浩文陈聪黄大卓沈春城广东工业大学自动化学院广东广州510006

本文作者提出了一种基于模拟退火改进pso算法,将模拟退火算法和pso算法融合,利用模拟退火算法的全局搜索能力与pso算法的快速收敛性能,可实现磁滞模型参数的快速、精确辨识。J-A磁滞模型参数辨识的仿真验证了所提混合算法对于磁滞曲线... 详细信息

本文作者提出了一种基于模拟退火改进pso算法,将模拟退火算法和pso算法融合,利用模拟退火算法的全局搜索能力与pso算法的快速收敛性能,可实现磁滞模型参数的快速、精确辨识。J-A磁滞模型参数辨识的仿真验证了所提混合算法对于磁滞曲线的拟合程度、辨识所得参数精度均更高,且不易于陷入局部最优解。同时,通过引入铁心在交变磁场中产生的损耗部分,建立了动态J-A磁滞模型以评估动态损耗对磁内能的影响,验证了所提出算法在考虑涡流损耗和异常损耗因素下工程应用中参数辨识的快速性与有效性。

关键词：变压器 Jile-Atherton模型参数辨识模拟退火算法 pso算法

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基于pso算法的无人路径优化概述

中国设备工程 2024年第6期 119-121页

作者：伦子轩尹国茜梁铎 65589部队黑龙江大庆163000

本文介绍了基于粒子群优化(pso)算法进行无人路径优化的情况。本文首先指出在各个领域中无人机的重要性逐渐增加,以及在复杂环境中进行有效路径规划的必要性。接着,深入探讨了pso的基本原理,其在无人路径优化中的应用,并与传统方法如Dij... 详细信息

本文介绍了基于粒子群优化(pso)算法进行无人路径优化的情况。本文首先指出在各个领域中无人机的重要性逐渐增加,以及在复杂环境中进行有效路径规划的必要性。接着,深入探讨了pso的基本原理,其在无人路径优化中的应用,并与传统方法如Dijkstra和A*算法进行了对比。本文强调了pso在全局路径搜索、适应动态环境、避障和多目标优化方面的优势。最后,本文探讨了pso在军事侦察中的应用,重点是隐蔽性、安全性、信息效率和能源可持续性,为进一步的研究提供了理论基础并明晰思路。

关键词：无人机路径规划 pso算法

mRMR和pso算法对神经网络预测模型优化效果

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煤气与热力 2024年第1期44卷 6-9,34页

作者：杜润琪于丹刘益民岑悦北京建筑大学北京102627 中国建筑科学研究院有限公司北京100013

提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(pso)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、pso-mRMR-BP神经网络预测模型)的预... 详细信息

提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(pso)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、pso-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,pso-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及pso算法对初始参数进行优化,pso-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。

关键词：供热负荷预测 BP神经网络 mRMR算法 pso算法

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超低轨飞行器迎风面减阻构型优化研究

中国空间科学技术（中英文） 2024年第3期44卷 120-126页

作者：江一鹏崔玉福刘质加秦江航天东方红卫星有限公司北京100094

针对超低轨飞行器迎风面气动阻力过大的问题,在理论解求自由分子流气动阻力方法的基础上分析迎风面阻力的主要影响因素,计算不同长度下几种典型迎风面构型的气动阻力值并分析其变化原因。在此基础上设计迎风面构型的表达函数并引入智能... 详细信息

针对超低轨飞行器迎风面气动阻力过大的问题,在理论解求自由分子流气动阻力方法的基础上分析迎风面阻力的主要影响因素,计算不同长度下几种典型迎风面构型的气动阻力值并分析其变化原因。在此基础上设计迎风面构型的表达函数并引入智能算法对其迭代寻优。对构型存在的约束,引入罚函数机制以降低不可行解的适应度值。研究结果表明:此方法可获得最小阻力迎风面的近似最优解,在现有材料的约束下,相比锥形构型,优化方法最大减阻可达5%以上,并能有效增加飞行器头部容积;随迎风面高度上升,最小阻力构型从近台形逐渐向锥形转化。提出的构型优化方法,可为后续超低轨飞行器减阻构型设计提供参考。

关键词：超低轨飞行器稀薄气体 Boltzmann方程 pso算法罚函数减阻构型

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基于生产间歇改进Elman的转炉煤气发生量预测

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系统仿真学报 2024年第5期36卷 1179-1188页

作者：费佳杰吴定会范俊岩汪晶江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 上海宝信软件股份有限公司上海201203

针对钢铁企业转炉煤气发生量间歇时长波动大,预测精度低的问题,基于生产间歇特征分类,提出基于混沌映射粒子群算法(Cpso)优化Elman神经网络的转炉煤气发生量预测模型(Cpso-Elman)。提取转炉煤气发生量时间序列中生产间歇特征,并根据间... 详细信息

针对钢铁企业转炉煤气发生量间歇时长波动大,预测精度低的问题,基于生产间歇特征分类,提出基于混沌映射粒子群算法(Cpso)优化Elman神经网络的转炉煤气发生量预测模型(Cpso-Elman)。提取转炉煤气发生量时间序列中生产间歇特征,并根据间歇时长进行分类;引入经混沌扰动改进的pso算法优化ENN的初始权值和阈值,利用非线性更新的惯性权重以平衡全局搜索与局部搜索能力,并在粒子初始化中添加了混沌映射;构建Cpso-Elman转炉煤气发生量组合预测模型;在预测未来时间内间歇时长基础上,预测转炉煤气发生量。仿真结果表明:所提方法在预测精度上比未经过优化而预测的方法提高了5%左右。

关键词：转炉煤气发生量预测 pso算法混沌扰动 Elman神经网络间歇分类

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基于有限元法的油气田集输管网阴极保护布局优化

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腐蚀与防护 2024年第3期45卷 88-93页

作者：曾维国李曙华余文正徐东刘博宇范峥中国特种设备检测研究院北京100029 中国石油长庆油田分公司气田开发事业部西安710021 西安长庆工程建设监理有限公司西安710016 中国石油长庆油田分公司第二采气厂榆林719000 西安石油大学石油工程学院西安710065 西安石油大学化学化工学院西安710065

在利用有限元法建立外加电流阴极保护模型的基础上,借助Sobol灵敏度分析,确定了显著影响某油气田集输管网阴极保护效果的关键参数,并通过粒子群优化(pso)算法对其系统布局进行优化。结果表明:由于外加电流阴极保护模型的模拟电位与测试... 详细信息

在利用有限元法建立外加电流阴极保护模型的基础上,借助Sobol灵敏度分析,确定了显著影响某油气田集输管网阴极保护效果的关键参数,并通过粒子群优化(pso)算法对其系统布局进行优化。结果表明:由于外加电流阴极保护模型的模拟电位与测试桩的测定电位误差较小,故该模型能够较好地反映出油气田集输管网的电位分布现状;改变防护涂层电阻率等一阶敏感性系数较高的因素会对阴极保护效果产生较大影响,土壤电阻率、防护涂层电阻率以及管道埋深与其他参数之间可能存在明显交互作用;当利用pso算法对油气田集输管网的阴极保护效果进行全局寻优时,该模型经过47700次粒子进化迭代后的最佳阴极保护系统有效覆盖率高达99.14%,优化效果显著。

关键词：油气田集输管网阴极保护有限元法 Sobol灵敏度分析 pso算法优化

基于AERMOD和POA-BP神经网络的工业园区CO排放源反演

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南方电网技术 2024年

作者：汪颖翔邓广宇杜治贺继锋周志强陈远周思璇雷何李斯吾张晓星国网湖北省电力有限公司经济技术研究院新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心(湖北工业大学) 国网湖北省电力有限公司湖北碳排放权交易中心

工业园区CO2排放在全国CO2排放总量中占比约31%，园区低碳发展对于缓解气候变化具有重要作用。本文以湖北省某工业区为例，对工业园区单、多CO2排放源关键信息进行了反演研究。基于AERMOD系统建立了工业园区内CO2扩散的正向模型，获取... 详细信息

工业园区CO2排放在全国CO2排放总量中占比约31%，园区低碳发展对于缓解气候变化具有重要作用。本文以湖北省某工业区为例，对工业园区单、多CO2排放源关键信息进行了反演研究。基于AERMOD系统建立了工业园区内CO2扩散的正向模型，获取反演所需数据集。利用粒子群优化算法（pso）、鲸鱼优化算法（WOA）和鹈鹕优化算法（POA）优化后的BP神经网络对工业园区中CO2排放源位置及排放强度进行反演计算。结果表明：POA-BP反演模型对于单排放源坐标的反演结果 R2为0.965，对排放强度的反演R2为0.938；对于多排放源坐标的反演结果 R2为0.97，对排放强度的反演R2为0.988，相较于其它模型来说具有较高的反演精度和稳定性，可以对工业园区内CO2排放源实现较为精确的定位，为工业园区应对气候变化和推进绿色转型提供决策支持。

关键词：工业园区 CO 反演 AERMOD模型 pso算法 WOA算法 POA算法

应用pso-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能

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可再生能源 2024年第4期42卷 455-463页

作者：何迪王聪聪陈红兵孙俊辉高雪宁王传岭马卓越北京建筑大学环境与能源工程学院供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室北京100044 中国建筑第六工程局有限公司天津300012 同圆设计集团股份有限公司山东济南250024

为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用pso(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用pso算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于pso-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。

关键词： PV/T RBF神经网络 pso算法模拟预测

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