基于改进粒子群算法优化的车辆运动侧倾控制研究

为了避免车辆在不同路面状况下发生侧翻现象,提高车辆行驶的稳定性,采用改进PID控制车辆侧倾角位移运动轨迹。创建车辆模型简图,给出车辆侧倾运动方程式。引用PID控制方法,对粒子群算法惯性权重系数进行改进,将改进粒子群算法用于优化PID控制,设计出车辆侧倾角位移控制流程,对控制器参数进行优化和调节。通过MATLAB软件对车辆侧倾角位移跟踪效果进行仿真验证,并与PID控制效果进行比较。结果表明:路面在无波形干扰条件下,采用传统PID控制和改进PID控制方法都能较好地完成车辆侧倾角位移跟踪,跟踪误差较小;路面受到波形干扰条件下,采用传统PID控制侧倾角位移跟踪误差较大,而改进PID控制侧倾角位移跟踪误差较小。采用改进PID控制方法,可以抑制路面波形的干扰,提高车辆侧倾角位移跟踪精度。     

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。     

基于免疫粒子群算法的汽车半主动悬架系统研究

为了提高汽车操纵稳定性和乘坐舒适性,对汽车半主动悬架系统进行研究.建立了三自由度1/4车体悬架的数学模型,该模型包含了悬架系统侧向位移简化模型, 推导出悬架动力学方程和状态方程.提出了一种全新的免疫粒子群混合算法,设计出免疫粒子群控制器,并将该控制方法 用于悬架系统的控制中.与模糊控制结果 进行对比,免疫粒子群控制方法 使车身垂直加速度、悬架动行程、车轮相对动载和车身侧位移的最大峰值分别降低了38.64 %、20.53 %、60.60 %和23.39 %,趋于稳定的时间分别缩短了0.45 s、0.6 s、0.4 s和0.6 s.仿真结果 表明,免疫粒子群控制算法在改善被控过程的动态和稳态性能、提高抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性等方面均优于模糊控制方法 ,同时有效地提高了半主动悬架系统的减震性能.     

车辆主动悬架的自适应控制研究

为了提高车辆主动悬架系统的性能,改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性。采用具有在线辨识的最小方差瞬息万变校正调节器,通过对主动悬架实体装置的台架实验研究,使自适应控制器在不同激励信号作用下,都具有很好抑制车体振动的特点,在车辆主动悬架系统中,自适应控制具有设计新颖,实用性强,特别对减振效果要求高的车辆,更能发挥其优点。     

基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.     

一种改进的自适应粒子群优化算法的研究

针对标准粒子群算法（PSO）早熟收敛、进化后期收敛慢和精度较差等缺点,提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法根据粒子的适应度值一致等价于粒子位置的特点,通过比较粒子适应度值与当前全局最优适应度值的差来自适应调整惯性权值,并按当前种群平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作,增加种群多样性,使粒子跳出局部极值。通过几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上都比标准粒子群优化算法有明显的提高。     

自适应模糊控制车辆悬架系统试验

根据车辆操纵稳定性及行驶平顺性的评价标准，以车辆系统的簧上质量加速度、车轮动栽荷和悬架动挠度为主要评价指标，针对路面-车辆系统特点，提出一种以解析方法确定模糊控制规则的算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，提高模糊控制算法对路面一车辆系统的适应性，在以路面信号作为激励源的仿真过程中，与自适应控制悬架系统相比较，簧上质量加速度峰值减至1／20．对简化车辆模型，在2DOF系统试验台架上进行了试验验证，对比结果进一步证明自适应模糊控制方法更适合车辆悬架系统的振动控制，     

简化的自适应粒子群优化算法

胡旺等人在2007年提出了一种简化粒子群优化算法,基于他的思想,我们给出一个简化自适应粒子群优化算法,在该算法中权重采用标准粒子群算法的自适应权重公式,但是权重的最大值根据解的进化情况不断更新,解改进的成功率的越大权重最大值增大,反之,解改进的成功率的越小权重最大值减小.最后,通过几个典型例子对给出的算法进行检验并与其...     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

基于分数阶参考模型的车辆悬架自适应控制

基于分数阶微积分理论,提出一种以分数阶控制对象为参考模型的自适应控制方法,并基于李雅普诺夫稳定性理论,得到自适应控制律。以车辆主动悬架为研究模型,以分数阶“天棚”阻尼控制悬架为参考模型,利用Oustaulop分数阶仿真算法,在SIMULINK中对悬架模型自适应控制进行仿真。结果表明: 自适应控制器不仅可明显降低车身加速度,提高平顺性,对模型参数的不确定性也具有良好的鲁棒性。     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

车辆半主动悬架自适应模糊控制设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器,它以模糊控制原理为基础,融合自适应方法,将模糊系统识别和模糊控制结合起来,并对自适应模糊控制规则进行修正,以在线自适应调整模糊控制的有关参数,提高了模糊控制器的控制效果,具有很强的适应性和鲁棒性,结果表明,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能。     

基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制

在局部阴影的条件下,由于光伏阵列的P-U曲线会存在多个峰值点,传统的扰动观测方法不能快速追踪到最大功率点。本文对粒子群算法的设计参数、执行流程等方面进行优化,提出了一种基于自适应粒子群算法对光伏并网系统MPPT的控制策略,最后进行了Matlab/Simulink仿真。结果表明,该控制策略可以快速、准确地搜寻到最大功率点,能够抑制复杂条件下环境因素的影响,提高算法的跟踪精度和光伏电池的整体工作效率。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性.设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数.结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子...     

基于粒子群算法的自适应滤波器研究及应用

针对神经网络自适应滤波器易于陷入局部极小的缺陷,采用抑制局部最优的粒子群算法优化神经网络的权系数,设计了基于改进粒子群算法训练的三层神经网络的自适应滤波器,并将其应用于自适应噪声抵消器.仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声抵消能力,信噪比大大提高.     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.