作者:孙珽; 徐东星; 尹勇; 张秀凤; 苌占星; 叶进 期刊:《船舶工程》 2019年第11期
为提高船舶在海上运动的耐波性与适航性,并为解决具有非线性、随机性和非平稳性特点的船舶运动姿态难以准确预测的问题,提出运用一种基于变分模态分解和自适应粒子群算法优化极限学习机的组合预测模型。该算法首先利用变分模态分解将船舶运动姿态序列分解为一系列限带内本征模态函数,并且变分模态分解可以避免经验模态分解技术所产生的模态混叠和端点效应,可以降低序列的非平稳性对预测精度的影响;然后对各模态分量分别建立极限学...
作者:文天舒; 马平; 董跃哲 期刊:《电子设计工程》 2019年第20期
近年来,风力发电等可再生能源发电在配电网中得到大量的应用,但由于其出力具有随机性,使得潮流优化结果不准确。为解决风机出力和负荷变动条件下的配电网无功优化问题,采用一种动态无功优化方法。文中将一天分成24个时段,以每个时段系统有功网损期望值之和最小为目标,建立了考虑多种不确定因素的配电网动态概率无功优化模型。通过三点估计法分别对每个时段进行概率潮流计算,然后结合自适应粒子群算法对所建模型进行优化求解,以得到...
为了确定合理的电动汽车充电站位置及规模,建立了一种考虑多因素的电动汽车充电站选址定容模型,目标是使充电站的综合成本及建站位置最优化。在电动汽车充电站的建设费用、运行费用等条件的约束下。目标函数还考虑了充电站的供电损耗费用、人员工资和配电变压器的投资等因素。针对建立的模型,采用自适应粒子群算法进行求解。并通过一个算例验证了该模型的可行性。
永磁同步电机广泛应用于工业驱动系统中,开展永磁同步电机参数在线辨识对实现电机高性能控制和可靠状态监测具有重要意义。针对永磁同步电机动态数学模型具有非线性、多参数、强耦合等特点,从电气系统和机械系统两方面建立了永磁同步电机数学模型,针对参数辨识问题的特点,提出了一个惯性因子的自适应公式,在此基础上,建立了以粒子群算法为框架的自适应粒子群优化算法,对永磁同步电机定子电阻Rs和负载转矩TLd进行了在线辨识,并基于...
作者:董翠英; 曹晓月 期刊:《唐山学院学报》 2018年第06期
为了克服粒子群算法易发生早熟收敛、后期迭代速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。该算法采用非线性动态自适应的更新权重,进一步提高收敛速度;通过引入差分进化算法中的交叉算子,以提高算法的全局探索能力,利用差分进化算法的变异策略产生候选解,克服种群多样性的下降,以跳出局部最优。利用该算法对2个测试函数进行寻优,仿真结果表明,文章提出的算法是一种收敛速度快、收敛精度高的全局寻优算法。
作者:毛志勇; 黄春娟; 路世昌; 韩榕月 期刊: 2019年第02期
为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将...
作者:朱兵; 董恩生; 郭纲; 宫剑 期刊:《现代防御技术》 2016年第04期
针对复合材料异常检测或健康监测的问题,提出了一种改进的粒子群算法训练混合核函数支持向量机,并用其进行复合材料健康状态辨别。通过有限元分析软件ANSYS14.5模拟碳纤维复合材料样板,获取了复合材料样板不同损伤类型的阻抗谱,提取了不同类型的阻抗特征参数,构建训练样本对混合核函数支持向量机进行训练,再将没有进行训练的阻抗特征数据送入到训练好的混合核函数支持向量机进行复合材料构件的健康状态辨别。结果表明:相比于Cole-...
作者:张瑶; 李佩娟; 贾茜; 刘树青 期刊:《甘肃农业大学学报》 2019年第04期
【目的】针对电控液压式农机自动转向系统的不稳定及响应慢等特点,提出一种分数阶PI^λD^μ控制器控制农机自动转向系统的方法.【方法】首先根据分数阶的控制原理,设计分数阶PI^λD^μ控制器,并建立控制系统的仿真模型,最后应用自适应粒子群算法优化分数阶PI^λD^μ控制器的5个参数(kp,ki,kd,λ,μ),避免粒子群算法陷入局部最优.为验证该方法的性能,采用文献[12]的试验平台,对系统进行多种信号的仿真跟踪.【结果】在迭代5次左右模型稳定,阶...
作者:顾清华; 孟倩倩; 卢才武; 马龙 期刊:《矿业研究与开发》 2019年第02期
针对露天矿的多金属多目标短期配矿问题,提出了基于自适应粒子群算法的露天矿配矿优化方法。首先,结合矿山配矿实际生产要求和指标,构建了以运输功和配矿品位偏差最小为目标函数的多目标短期配矿模型。其次,在基本粒子群算法的基础上,采用Kent映射产生初始种群,使种群分布更加均匀;并将自适应概率引入到粒子群算法,提高了种群的多样性和算法的全局搜索能力。最后,以一个算例和三道庄露天矿配矿的实际数据为例,进行仿真验证,仿真结...
作者:李艳姣; 张森; 尹怡欣; 张杰 期刊:《控制理论与应用》 2018年第03期
高炉炼铁是一个典型的高能耗、高排放、高污染的工业环节.合理的炉料分布能够形成更加合理的煤气流分布,使得炉内的化学反应更加充分,对高炉长期稳顺运行和节能减排具有重要作用.本文针对基于经验的料面形状决策不能根据炉况变化做出准确和及时的调控的缺陷,提出了基于数据驱动的高炉料面形状优化决策模型.首先,基于现场采集的数据,在考虑高炉生产实际情况约束和变量上下限约束的情况下,建立了以煤气利用率为评价函数的料面优化模...
作者:杨玮; 岳婷; 李国栋; 王婷; 刘江 期刊:《计算机集成制造系统》 2018年第09期
针对子母式穿梭车仓储系统复合作业路径优化问题,分析了两套子母车配一台升降机在一次存取货作业中的3种不同作业方式,以存取货作业时间最短为目标建立了进出库复合作业调度模型。设计结合交叉变异算子的自适应粒子群算法对该模型进行路径优化求解,并对两套子母穿梭车进行合理调度。仿真结果表明,该调度模型针对子母式穿梭车仓储系统复合作业具有较高的准确性,升降机与子母穿梭车以1∶2的配比方式在不同订单规模下能够更经济...
玻璃熔制过程是玻璃生产中的高耗能单元,其过程涉及的变量复杂,在实际生产中常因难以合理调节生产参数而造成生产环境不稳定进而导致产品质量缺陷。为了评估澄清环境,基于前人对玻璃液流规律的研究,对气泡逸出难易程度和澄清时间进行定量化分析,建立澄清环境评估模型,并采用自适应变异粒子群算法对模型求解,将优化后的参数应用于实际生产调试,得到非常满意的结果,从而验证模型的正确性。
作者:康日晖; 马珺; 贾华宇 期刊:《计算机仿真》 2018年第03期
在四旋翼飞行器控制系统中,通常用遗传粒子群算法(GAPSO)来对PID的三个参数进行整定。但是这种方式没有考虑到粒子群算法初期,种群的全局搜索能力强,不需要对粒子进行调节。盲目的在算法中引入交叉、变异操作.只会降低控制系统的效率。因此提出了一种自适应粒子群算法。通过计算种群粒子间距来判断粒子群是否聚集,如果间距小于阈值,就对粒子进行调节来保持粒子群的多样性,否则就不使用。这种调节方式极大地提高了算法的效...
作者:赵丰明; 樊艳芳; 钱福如 期刊:《可再生能源》 2018年第07期
文章针对新能源电站与无功补偿装置协调配合制定了配电网全天最优无功补偿方案。基于配电网负荷的动态特性,采取时间解耦的方法将一天分解为24个时段,以有功网损最小为目标函数建立了多级功率平衡模型。用罚函数法处理电压约束、功率约束问题,简化了模型,对每一时段进行静态无功优化。使用基于判断因子的自适应粒子群算法对改进的IEEE33节点系统进行求解,采用数学期望的方法对优化前后电压水平进行对比分析,结果表明,该模型是正确...
作者:热依扎·海然; 山拜·达拉拜; 岳石炼 期刊:《激光》 2014年第04期
针对随机共振方法以系统的参数和噪声强度的匹配为研究背景的局限性,为解决级联双稳系统参数的合理选取的问题及克服自适应随机共振单参数优化的不足之处,提出了一种基于级联随机共振与自适应粒子群(APSO)算法相结合的方法。该方法以系统的输出信噪比为优化目标函数,采用自适应粒子群算法较强的全局搜索能力和粒子(待优化参数)的多样性,对级联双稳态随机共振的级联系统参数进行同步优化,使系统处于最佳随机共振工作状态。...
作者:王雅琳; 夏海兵; 袁小锋; 桂卫华 期刊:《化工学报》 2018年第03期
针对复杂工业流程生产单元间变量存在多重时滞且检测困难,提出一种基于趋势相似度分析的多重时滞辨识方法。选取单元间相关性强的关键变量,利用多项式最小二乘拟合后的变量导数数据定义趋势相似度,以经采样时滞平移后的趋势相似度最小,描述多重时滞辨识问题;用L2范数量化趋势相似度向量,将多重时滞辨识问题转化成L2范数最小化问题;并用改进的自适应粒子群算法快速寻优,确定各变量的最优采样时滞。所提方法被应用于加氢裂化流程中,...
作者:王盛慧; 秦石凌 期刊:《仪表技术与传感器》 2017年第06期
为实现纳米铁粉分解炉温度的精准预测,提出了一种基于自适应粒子群优化算法(SAPSO)和极限学习机(ELM)的分解炉温度预测模型。采用现场数据,选取相关因素,利用ELM建立了对应的模型,并针对ELM输入权值矩阵和隐含层阈值选取的随机性,采用SAPSO对其进行动态寻优。通过仿真分析,分解炉温度预测误差达到0.039 2%,验证了模型的准确性。设置不同SAPSO参数进行试验,验证了模型的稳定性。设置不同神经元数目,与普通ELM的对比试验表明,SAP...
作者:王耀雷; 周步祥 期刊:《现代电力》 2017年第01期
针对含储能原件的风电直流微网,提出考虑储能系统运行综合成本的能量管理优化模型。该模型将储能系统成本进行综合考量,实现系统的经济运行,通过约束条件的制定,保证系统运行安全性。采用自适应粒子群算法对能量优化管理模型进行求解,并基于MATLAB建立仿真模型,进行仿真验证。结果表明所提能量优化管理模型可有效降低混合储能系统综合成本,并可基于预测信息实现最佳运行参考节点的求取,实现直流微网系统经济、高效、稳定的运行目标...
作者:付文锋; 侯艳峰; 王蓝婧; 李嘉华; 杨勇平 期刊:《动力工程学报》 2016年第09期
以某1000MW超超临界燃煤机组为例,提出了一种新型燃煤-捕碳机组热力系统设计方案,建立了该方案下机组的热经济性计算框架及回热系统参数优化模型,并引入自适应粒子群算法进行优化计算.结果表明:新设计燃煤捕碳机组的热经济性显著改善,循环热效率比捕碳改造机组相对提高10.7%;自适应粒子群算法收敛快、稳定性好,其优化结果明显优于其他方法,能够适用于燃煤一捕碳机组的热力系统优化设计.
作者:蒋建国; 吴琼; 夏娜 期刊:《智能系统学报》 2007年第02期
联盟生成是多Agent系统的一个关键问题,主要研究如何在多Agent系统中动态生成面向任务的最优Agent联盟.引入粒子群算法来解决这一问题,受到惯性权重Co在进化过程中所起作用的启发,引入自适应惯性权重%,对粒子群算法进行改进,使其不再易于陷入局部极小.对比实验结果表明,该算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法.