基于果蝇算法的转子主动平衡系统时滞辨识

转子主动平衡控制过程中无法避免地存在时滞现象,这对高速转子系统的稳定性和动力响应产生显著影响,而时滞辨识是转子主动平衡控制研究中首要解决的难点问题。文章以转子系统为研究对象,建立了含时滞的转子主动平衡控制系统模型,设计了时滞辨识的优化目标函数,在果蝇算法基础上引入步长因子,提出了变步长的改进果蝇算法,使得迭代步长随迭代次数自适应变化,提高了算法的迭代速度和精度,最终实现了转子主动平衡控制系统的时滞辨识。实验结果表明,该文提出的时滞辨识方法能有效地辨识转子主动平衡控制系统的时滞量,且在迭代次数和精度上都优于标准的果蝇算法。     

基于果蝇优化算法的船舶操纵响应模型的辨识

应用果蝇优化算法对船舶操纵运动响应模型的结构参数进行辨识,并用辨识得到的响应模型进行自航模变Z形试验预报.预报结果与自航模试验结果的对比验证了所提算法的有效性.研究结果表明,基于果蝇优化算法的参数辨识方法具有算法设置简单、调整参数少以及不易陷入局部极小值等优点.     

改进果蝇优化算法及其在不平衡数据分类中的应用

类别不平衡数据的分类问题是数据挖掘及机器学习过程中的一个研究热点,基于代价敏感学习方法通常用于解决类别不平衡数据分类问题,然而,它在实际应用过程中通常因样本的误分类成本未知而受到限制.针对此问题,文中采用群体智能算法优化样本的误分类代价.果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,F...     

气体阻尼球形转子静不平衡解析计算

静压气浮偏心球形转子作气体阻尼下摆动,求解球形转子有阻尼摆动微分运动方程,获得有阻尼下转子摆动周期与质心偏心距之间的解析计算公式。最后,通过算例对无气体阻尼和有气体阻尼两种算法作了对比分析。     

气体阻尼球形转子静不平衡解析计算

静压气浮偏心球形转子作气体阻尼下摆动,求解球形转子有阻尼摆动微分运动方程,获得有阻尼下转子摆动周期与质心偏心距之间的解析计算公式。最后,通过算例对无气体阻尼和有气体阻尼两种算法作了对比分析。     

基于粒子群算法的转子支承参数优化设计

高速旋转飞轮转子的支承参数决定转子在过系统临界转速时的振幅大小和工作转速下的运行稳定性。选用具备自适应学习能力的粒子群算法(PSO),设计出能够表征系统过临界转速时的振幅和工作转速下衡量系统稳定性的目标函数式,利用PSO和该目标函数式,对系统进行参数优化。实验结果表明,利用PSO算法对该目标函数进行优化,最终得到的高速旋转飞轮转子系统参数,能有效地改善系统性能,提高系统运行稳定性。     

基于粒子群算法的风电场参数辨识研究

大规模的风电并网使得电力系统的安全运行受到了挑战,建立高精度风电场模型有利于维护电网的稳定运行。本研究以河西地区马鬃山和酒泉风电场为研究对象,基于粒子群算法,结合马鬃山和酒泉风速数据对威布尔模型中的形状系数和尺度系数进行辨识。以实际值与辨识值误差的平方和最小为目标函数,得到了较高精度的风电场参数值。通过与穷举算法的辨识结果进行对比,本研究的粒子群算法能够获得更高精度的风电场模型。     

转子动不平衡载荷的在线识别

本文提出用复模态影响系数来解决转了大衡的在线以别和诊断问题，讨论了影响系数矩阵的力学意义．试验中可不加试重求出影响系数，并编制了相应的计算程序．     

基于粒子群算法的挠性转子平衡质量优化

应用非固定多段映射罚函数法,将具有上界约束的挠性转子最优平衡质量极大极小优化模型转换为无约束非光滑优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题.该算法具有控制参数少,全局优化能力较强等优点.计算实例验证了该方法的有效性.     

基于改进多种群粒子群算法的光伏组件参数辨识

针对光伏组件参数辨识问题,本文首先通过调整光伏单二极管超越方程重构出低计算复杂度的目标函数,又预估计模型参数对搜索空间进行优化,再结合多种群粒子群算法与单纯形算法的优点,构造出N-MPSO混合新算法用于光伏组件模型参数的精确稳定辨识。最后利用多种实际光伏组件测量数据对所提方法进行检验。结果表明N-MPSO算法相较于传统算法能够更加准确、快速且稳定地辨识出任意环境条件下光伏组件的模型参数,对于光伏组件及光伏电站的设计、测试与诊断具有实际意义。     

果蝇优化算法研究综述

果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为。为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改进策略,并阐述了FOA在复杂函数优化、参数优化和组合优化等方面的应用。最后对FOA发展趋势做出展望。     

基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用

针对随机森林(RF)算法在风速预测中存在参数选择困难及预测精度低的问题,提出了基于改进果蝇优化算法(IFOA)的随机森林回归(RFR)模型.在果蝇优化算法(FOA)中引入指数函数和三角函数实现搜索步长的自适应更新,增强全局寻优和局部探索的能力.结合RFR算法对噪声和异常值具有良好容忍度的优点,利用IFOA优化RFR主要...     

混合果蝇算法及其在组合优化中的应用

为改善基本果蝇算法易陷入局部最优及早熟的缺陷,利用一种改进的果蝇算法来进行优化,利用免疫算法自我-非自我的抗原识别机制及免疫系统学习■记忆■遗忘的知识处理机制提高算法的搜索能力及算法精度。改进算法将在果蝇算法执行后期引入免疫反应,通过产生不同抗体来增强种群多样性,跳出局部最优。通过数值仿真及实际案例的对比结果表明,改进算法的寻优表现更加良好,为算法优化提供一种有效可行的方法和思路。     

挠性转子的不平衡状态分析

对挠性转子的不平衡状态做了分析,找出了影转子不平衡状态的主要原因,是因静态不平衡引起转速而的动态不平衡,利用振动理论的重要结论。按工程的要求,提出了抑振动的方法。     

基于遗传算法的热物性参数辨识

为了提高热物性参数辨识的准确度,将遗传算法(genetic algorithm)应用于热物性参数辨识,提出了完整的数学模型.数值模拟结果表明,此法具有相当的精确度,不但没有造成噪声放大,而且还对噪声进行了过滤,使得输出噪声比输入噪声小了许多,成功克服了反问题中误差累积放大的弱点.本算法应用的唯一前提是相应的正问题可解.该算法很容易应用到其它热物性参数辨识和其它类型的反问题中.     

磁流变液阻尼器控制转子突加不平衡响应的特性

建立了磁流变液阻尼器-单盘悬臂柔性转子系统突加不平衡响应的计算模型,理论分析了转子系统的突加不平衡响应特性,提出了抑制突加不平衡瞬态振动的方法。     

基于布谷鸟搜索算法的弹性力学边界条件识别

二维弹性力学Cauchy边界条件反问题的可进入测量部分边界上的全部面力和位移边界条件均已知,难进入测量部分边界上的所有边界条件需要求解。基于边界元方法,采用多项式函数近似未知的面力边界条件,将该反演问题转化为多项式系数识别问题。目标函数定义为已知边界上面力的计算值和给定值之间的最小二乘误差,利用布谷鸟算法最小化目标函数,实现对待求边界上面力边界条件的数值反演。未知位移由反演得到的面力结合其他已知边界条件代入正问题中求解得到。比较了未采用多项式和采用多项式近似的计算结果,并分别讨论了鸟巢数量、多项式阶数及测量误差对数值反演的影响。数值算例验证了布谷鸟算法联合多项式近似可准确有效地求解弹性力学Cauchy边界条件反问题。     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

微生物连续发酵系统参数辨识与优化算法

考虑3-HPA对细胞生长的抑制作用和底物与产物的跨膜运输方式,建立了能更好描述微生物连续发酵过程的新的数学模型,以计算值与实验稳态数据之间的平均相对误差为优化目标,以多个动力系统为状态约束,建立了参数辨识模型,证明了该辨识模型的参数可辨识性,并构造了改进的粒子群(PSO)算法求解该辨识模型.数值结果表明该新的动力学模型能更好地描述实际微生物连续发酵过程.     

应用混合优化算法求解一类热传导反问题

热传导反问题具有非线性,不适定性等特点,研究方法很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在遗传算法的基础上,研究了基于遗传算法+梯度法的混合优化算法求解一类热传导反问题.具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法寻找最优参数组合.进行了大量仿真实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,混合优化算法性能优越,具有良好的收敛性和快速性.