基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化

粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景.为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计.仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标.     

利用Radon变换计算粮仓害虫图像的倾斜角度

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出了一种基于Radon变换算法定位图像区域和检测图像倾斜角度的方法.实验结果表明,该算法能快速、准确地测量出仓储害虫图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性、应用适应性和抗随机噪声的特性.     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

六方(四方)形摇臂式喷头喷洒效果分析(三)

介绍了利用MATLAB软件，采用解析算法编制程序对六方(四方)形摇臂式喷头单喷头喷洒实验数据进行的分析处理，以及对该型喷头不同形式喷灌组合的喷灌效果进行的分析，讨论了现在比较流行的MATLAB软件在喷头实验数据处理及分析方面的应用及其优点。     

基于粒子群优化算法与混合罚函数

粒子群算法(PSO)具有简单易实现，可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解，结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件，使粒子群算法的寻优速度加快，迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明，该算法在优迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。     

基于粒子群算法的圆柱度误差评定方法

根据最小区域条件，建立了圆柱度误差的数学模型以及优化目标函数和适应度函数，阐述了粒子群优化算法的原理和实现方法，然后根据粒子群算法优化求解。实例表明，该方法对于圆柱度误差评定等非线性优化问题能得到全局最优解，粒子群优化算法的计算精度与其他满足最小条件的计算方法相比略有提高，且参数设置少，计算速度快，可用于三坐标测量机等测量系统的圆柱度误差测量后的数据处理。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁"迷失"数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

基于改进型PSO算法的汽车转阀参数优化

提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速"路感"模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向"路感"和能耗的量化指标;提出了以轻便性、"路感"和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向"路感"和节能性均得到改善。     

确定含水层参数的混沌序列优化算

以泰斯公式为例，将混沌序列优化算法应用于求解分析抽水试验资料，确定含水层参数的函数优化问题．就混沌序列长度、粗搜索次数和待估导水系数初值取值范围等因素对算法收敛性的影响，进行了数值实验．结果表明：1）混沌序列优化算法可以有效地应用于求解含水层参数计算问题；2）粗搜索次数的多少和序列长度的大小对算法收敛性的影响不明显；3）待估导水系数的初始取值范围对算法的收敛速度有一定的影响，但不会影响最终计算结果．与其它方法相比较，混沌序列优化算法具有原理简单、易于编程和运算、计算结果精度不受人为因素影响和应用范围较宽等优点．     

改进型遗传算法在农网无功优化中的应用

根据农村电网的特点,建立了综合考虑全年网损、电压质量和补偿设备投资的无功优化规划数学模型.应用自适应遗传算法改进了传统遗传算法的遗传算子和终止判据等,提出了一种配电网无功优化的改进型遗传算法,其收敛速度和求解精度均有提高.算法实例表明,改进遗传算法的优化效果优于传统遗传算法.