基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率SHEPWM控制方法

针对传统方法控制的发射电流频率间隔固定、 频域不完全可控的问题, 为提高频率域电磁测深效率, 提出一种基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率的选择性谐波消除脉宽调制(SHEPWM)控制方法. 先根据勘探目标计算出期望的频谱, 再根据发射电流的时频域特性建立半周期镜像对称SHEPWM非线性方程组, 最后采用改进粒子群优化算法对非线性方程组求解, 得到对应的开关时刻序列, 由开关时刻序列控制发射系统逆变器, 即可输出探测所需的发射电流.  当勘探特定深度目标时, 发射系统可输出最优的发射电流, 进而提高纵向分辨率.     

基于SHEPWM阶段控制的航空电磁发射波形研究

为保证低开关频率条件下发射电流质量,提出半周期镜像对称选择性谐波消除脉冲宽度调制(SHEPWM)阶段控制策略来平衡发射电流质量与开关损耗。基于发射电流及发射线圈阻感负载的时频域信息,建立半周期镜像对称SHEPWM阶段控制非线性超越方程组,利用神经网络递归算法求解出对应交变梯形波电流的开关时刻序列。仿真和实验验证表明:半周期镜像对称SHEPWM阶段控制策略在保证发射波形质量及探测精度的前提下,能有效降低开关损耗。     

基于MPSO算法的特定谐波消除技术研究

目的 对于级联H桥逆变器的调制,特定谐波消除技术具有开关损耗小,能够消除特定次谐波,变换效率高等优点,但传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)在求解消谐方程组时收敛性差,容易局部最优,提出一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization, MPSO)。方法 该算法用非线性惯性权重取代线性变化的惯性权重,并在非线性惯性权重引入混沌映射以产生随机性更好的随机量,新的惯性权重可权衡粒子的全局搜索和局部搜索能力,使粒子具有后期跳出局部最优的能力;另外,该算法优化了速度和位置的更新机制,以增强算法的收敛速度,并保证粒子在后期仍具有一定种群多样性优势。结果 根据级联H桥型逆变器的非线性消谐方程组,在保证输出电压基波的前提下最大化降低目标次谐波,建立适应度函数,将MPSO算法应用于级联H桥型逆变器的SHEPWM,能够在1～1.2的调制度范围内得到优化的开关角,提高收敛精度和求解成功率。通过七电平CHB逆变器仿真平台验证了MPSO算法所求的优化开关角能够有效地消除5次、7次谐波。结论 通过使用非线性惯性权...     

基于改进混合粒子群优化的特定谐波消除脉宽调制策略

针对传统迭代法求解特定谐波消除脉宽调制策略(SHEPWM)开关角方程组需要合适的初值和难收敛的问题,提出一种改进的混合粒子群优化(HPSO)算法对其进行求解.该算法对粒子群(PSO)算法的权重系数和学习因子进行了改进,并且提出了一种温度系数线性递减的模拟退火(SA)算法与粒子群算法结合,有效弥补了传统粒子群(CPSO)算法求解开关角收敛速度慢和精度低的缺点.仿真分析表明,该算法消除了对初值的依赖,提升了算法寻优的能力,从而提高了求解速度与精度,并且通过实验验证了该算法的可行性.     

PWM逆变器特定谐波抑制技术

建立电压型PWM逆变器输出电压的数学模型,分析其谐波分布规律,以改善PWM逆变器输出波形质量,抑制谐波污染.针对电压型PWM逆变器建立了基于SHEPWM的数学模型,根据特定消谐技术求解非线性方程组,采用同伦算法获得开关角数据,以保证特定消谐方程组的解在大范围内快速收敛.仿真结果证明了该方案的可行性.     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制

针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.     

粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.     

基于偏好的多目标粒子群优化的结晶器预测控制

针对结晶器出口温度和液位控制问题,提出了一种基于改进的偏好多目标粒子群优化的非线性预测控制算法（IMPSO-NPC）。改进的偏好多目标粒子群优化算法（IP-MPSO）将参考点偏好算法和参考区域偏好算法融合在一起,在参考点和参考区移动过程中动态调整参考区,控制解集的偏好范围。另外,为了选取粒子群全局最优粒子,提出一种球扇占优的策略,提高了粒子群的搜索能力。将改进算法应用于结晶器的控制过程,仿真结果证明了其有效性和可行性。     

基于个体决策机制的粒子群算法及应用

作为一种智能优化算法,粒子群算法中的粒子有不同的生活经验,因此每个粒子会做出不同的个体决策,但是这种决策机制在粒子群算法中并没有体现出来,因此本文通过引入个体决策机制的理论和方法通过个体历史适应值信息来改进粒子群算法。改进的粒子群算法应用到非线性方程组求解问题中,仿真结果表明它具有较大的优势。     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.     

基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法

弹道解算精度与解算时间直接影响了火控系统的整体性能,然而精度与时间往往是相互矛盾的两个因素,在不损失精度的情况下提高解算速度具有重要意义. 基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法,采用并行求解算法充分发挥多核计算机的性能,从而在不损失精度的前提下有效地提高了弹道解算的效率. 该方法首先通过引入粒子群优化算法将弹道解算转化为一个寻优过程,利用周氏迭代修正公式计算得到的修正角度引导粒子群更新加快算法的收敛速度;然后通过将粒子分配到并行域的线程中将弹道解算方法并行化. 数值实验表明本方法可以有效提高弹道解算的收敛速度,将计算时间平均缩短为原有时间的1/5.      

基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法

为了更好地改善多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法。利用扩容的方法对目标空间中目标函数值的上下限进行扩大,得到新的上下限后再建立网格,这样可以计算出边界点的坐标。在小网格中选择引导粒子或者劣质粒子时,利用小网格中粒子到理想点和当前小网格最优点的距离进行决策筛选,这样充分利用目标空间中的信息来对粒子的优先级进行判断。对新的粒子进行差分变异,增加了整体的多样性,并通过阈值控制其变异的频率。将算法和当前具有代表性的多目标粒子群优化算法进行对比实验,提出的算法效果更佳。实验表明,提出算法的收敛性和多样性不仅得到较大提高,而且较为稳定。     

风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化运行

针对风-光-抽水蓄能联合发电系统各部分出力不佳导致的收益不高问题,通过改进粒子群万有引力混合算法,将混沌算法、惯性权重和改进步长因子引入传统的粒子群万有引力算法,解决传统算法的寻优能力弱、精度不高的问题.将改进后的粒子群万有引力算法应用于实际工程算例当中,优化联合发电系统各部分的出力,进而得到最大经济效益.与粒子群算法、万有引力算法和未改进粒子群万有引力算法对比,结果表明,改进后的算法精度最佳,迭代数最少.优化后的联合发电系统各部分出力,所达到的经济效益最大.     

基于sharing函数具有死区初始化功能的 粒子群算法

主要是研究粒子群优化原理,针对粒子群算法的中局部最优问题,提出一种具有死区初始化粒子群算法.首先通过观察MATLAB可视化下粒子的运行轨迹,分析粒子陷入局部最优时的特征,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,以当前局部最优粒子为中心画定“死区”,并对“死区”内的粒子重新初始化.利用标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进后算法不仅具有良好的稳定性,而且提高了粒子突破局部收敛限制的能力,从而提高了粒子群搜索最优解的能力.     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题，提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化，提高解空间的覆盖率；然后，提出非线性时变策略，加快算法的收敛速度；并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间；同时，还提出自适应交叉学习策略，丰富种群多样性，进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度，并且解的最优性也得到了提高。此外，运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划，最后，将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验，结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性，为部分无人机发生轻微故障后，多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。