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.     

河西走廊戈壁植物特征及其与沙漠植物的差异

戈壁与沙漠同属于荒漠土地类型，其植物生长互相交叉。为揭示戈壁植物与沙漠植物的差异，以甘肃河西走廊为例，运用戈壁调查资料和沙漠调查资料做了初步分析。结果表明:河西走廊戈壁分布的有15个科47种，其中以藜科、蒺藜科、豆科和菊科较多。典型戈壁植物主要有红砂、骆驼刺、戈壁藜、珍珠猪毛菜、松叶猪毛菜和膜果麻黄等。戈壁植物与沙漠植物的区别:典型戈壁植物的垂直根系十分发达，水平根系相对较弱，且一般不具备根蘖能力；典型沙漠植物的水平根系十分发达，一般都具有很强的根蘖能力，且喜欢风蚀沙埋，沙埋后能产生不定根，风蚀的根茎可产生枝叶。该文不仅为研究荒漠植物的土壤生态类型和植物的迁地保护以及引种驯化研究提供理论基础，而且在荒漠植被保护中具有现实意义。      

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.     

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。     

基于改进A *算法的电动车能耗最优路径规划

提出一种基于改进A*算法的电动车能耗最优路径规划方法。根据车辆运行时的能耗,考虑能量损失与回收等因素,建立了运行能耗函数。设计了新的启发式能耗预估代价对A*算法进行改进,证明了所提出的启发式能耗预估代价满足可采纳性和一致性,确保改进的A*算法可获得能耗最优路径。针对电动车的里程焦虑问题,基于改进的A*算法,建立了根据车载电池的剩余电量、充电站位置、终点位置来寻找可达的能耗最小路径方法。仿真实验表明,提出的方法可以找到起点到终点的能耗最小路径,当车载电池能量不足时,可以找到经过充电站的可行最小能耗路径,减少里程焦虑,验证了所提方法的合理性和可行性。     

基于分解机制的多目标蝙蝠算法

在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规模对算法性能的影响,结果表明新算法的邻域规模为20时性能最优;将其与MOEA/D-DE和NSGA-II算法进行对比分析,结果显示该算法的分布性、收敛性和多样性均优于另外两种算法。为了验证其求解含有约束问题的性能,将其应用于滑动轴承多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿分布均匀,表明算法具有工程实用性,是求解复杂高维多目标问题的有效方法。     

基于改进蚁群算法的3-PPR并联机构位置正解研究

针对3-PPR并联机构位置正解问题,运用螺旋理论计算其自由度,并分析其运动特性,同时通过解析法构建该并联机构的完整运动学逆解。将并联机构运动学正解问题的求解转化为对目标函数优化问题的求解,并基于此建立该并联机构正解的目标函数优化模型。通过对基本蚁群算法进行有效的改进,构建了可用于求解连续优化问题的改进蚁群算法。运用该算法求解3-PPR并联机构的运动学正解并进行Matlab仿真分析,对比传统数值方法和改进蚁群算法,证实该算法具有良好的全局寻优能力,并能避免初值和局部最优值对计算结果的影响,可有效应用于求解并联机构的位置正解问题。     

基于灰狼算法优化支持向量回归模型的木材染色配色算法研究

为提高木材染配色的精度和速度,本文对樟子松木材单板进行染色,提取染色单板的光谱反射率作为输入,以支持向量回归模型(SVR)为基础作为预测模型对染料配方进行预测,用灰狼算法对SVR参数进行寻优,并引入非线性收敛因子和新的位置更新策略改进灰狼算法容易陷入局部最优的缺点,以配方相对偏差作为评价指标,与固定参数的SVR模型及其他模型做对比,优化后的模型配方相对偏差为0.177,配色效果相较于固定参数SVR模型的相对偏差0.344、遗传算法优化的SVR模型的相对偏差0.287等具有明显优势,对提高人工速生材的利用具有重要意义。