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.     

优化运行理论在泵站综合自动化系统中的应用

利用改进的神经元网络构建了泵站流量以及效率预测模型，并利用改进的遗传算法构建了泵站优化模型。将这两个模型应用到泵站综合自动化系统中，可以完成对泵站流量及效率的准确预测，并在此基础上实现泵站的优化运行。讨论了泵站优化运行理论在泵站综合自动化系统中应用的步骤和方法。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

参数投影寻踪模型在农村公路交通发展综合评价的应用

农村公路建设是农业和农村经济赖以发展的重要基础设施．是推进社会主义新农村建设的重要内容。通过对各个省份农村公路建设的综合评价，可以找出各地区农村公路发展规模的差距，并指出优先发展的指标。以往的评价多采用模糊综合评判技术，不可避免地存在人为赋予权重的干扰，导致评价结果的出入。为此，采用新兴的降维技术一投影寻踪评价模型，通过改进遗传算法来优化投影寻踪模型多维参数．建立了4省农村公路交通发展的基于改进遗传算法的参数投影寻踪综合评价模型。有效地克服了主观赋予权重的干扰．取得了满意效果；同时，指出了各个省份发展农村公路建设优先考虑的指标顺序，为该方面研究提供了新的思路与研究方法。     

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。     

拖拉机变速箱的齿轮故障诊断研究

通过对拖拉机变速箱的故障分析，列举了故障发生率较大的变速箱齿轮所在的主要故障形式，并对齿轮故障诊断的试验台搭建、故障信号特征的提取、诊断模型的选择及遗传算法的应用做了论述。     

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。     

变步长的最小二乘递推算法

针对固定步长的最小二乘递推算法在信号辨识中采集数据量大、辨识速度较慢的缺点,提出了变步长的最小二乘递推算法,在保证同等辨识精度的条件下, 采集的数据明显减少,大大提高了辨识速度。