采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识

提出了一种新的适用于水质模型参数辨识的混沌粒子群优化(LCPSO)算法.与粒子群优化(PSO)算法相比,该算法将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法中,利用混沌变量产生初始粒群,并对子代部分粒子群体进行微小扰动,随着搜索过程的深入逐步调整扰动幅度,以克服PSO算法的早熟、易陷入局部极值等固有缺陷.采用标准测试函数,将该算法与遗传算法(GA)和PSO算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性.采用实测水质数据,将LCPSO算法应用于具有一定工程价值和复杂程度的Dobbins-Camp BOD-DO水质模型的参数辨识.结果显示,所得水质数据与实测值误差平方和仅为0.150 3,且相对误差在±0.2%范围内,故该算法可为水质模型的参数辨识提供一条新的途径.     

基于粒子群优化的伺服谐振系统的参数辨识

为了有效获取伺服系统机械传动部分的谐振特性,在分析二质量系统模型的基础上,提出了用于参数辨识的粒子群算法.该方法首先利用二质量系统的运动方程对负载侧的摩擦转矩进行了估算,然后设计了特定信号激励系统,获取电机转矩电流和转速,最后采用粒子群算法对二质量系统中的等效电机转动惯量、等效负载转动惯量、系统谐振频率以及阻尼比进行了辨识.实验结果证明辨识得到的系统参数能够准确描述系统的特性,有助于控制器的精确设计.     

基于混沌粒子群算法的连铸传热模型参数辨识

针对连铸传热模型参数辨识问题中包含偏微分方程所带来的复杂性和非线性,提出采用混沌粒子群算法进行优化求解,依据不同位置射钉测量坯壳厚度和二冷外测量铸坯表面温度相结合,优化确定了二冷换热系数和有效导热系数相应参数.最后通过在线计算铸坯表面温度与二冷出口铸坯表面测温比较,结果偏差小于13℃,验证了辨识参数的可靠性.校验后的模型成功应用于连铸机的二冷配水优化和动态控制.     

系统辨识的粒子群优化方法

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.     

基于APSO算法的参数辨识与优化

将自适应粒子群优化（APSO）算法应用在系统辨识和参数优化中,定性地分析系统参数空间范围,把系统辨识和参数优化问题转化为参数空间寻优,利用APSO算法在寻优过程中有效避免局部最优的特点,在整个参数空间内并行寻找获得系统参数的最优解。通过对多种模型的仿真实验研究表明,APSO算法在系统辨识和参数优化问题中优于原有的GA和PSO方法。     

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。     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法

对再入式高超声速飞行器的气动参数在线辨识方法进行了分析研究,采用滤波器对动态方程进行静态化处理,以简化辨识方法,但同时引入了不确定的滤波器参数.为了减小辨识过程中由滤波器参数选择引起的辨识误差,设计了一种参数选择策略.在常规选择参数的基础上引入了智能优化算法——粒子群优化算法,用以确定合适的滤波器参数值.然后,利用基于带遗忘因子的最小二乘法对时变气动参数进行在线辨识.最后基于SX-2模型进行了相关仿真.结果表明:基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法与未引入参数选择策略的气动参数在线辨识方法相比,辨识精度得到了一定程度的提高.     

基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。     

基于改进粒子群算法的轮胎模型参数两级辨识

为提高PAC89(Pacejka'89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识.以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行...     

基于粒子群优化算法的异步电动机动态模型参数估计方法研究

利用粒子群优化算法实现了对异步电动机动态模型的参数辨识和转矩估计。通过MATLAB建模仿真。结果表明电动机动态模型的辨识易受干扰,对于噪声敏感度较大;但在噪声适度范围内,能够比较有效的搜索到真实值,且搜索范围广,精度较高;通过多次辨识,并进行加权融合避免了某个参数陷于局部极值,增强了辨识结果的稳定性,有效地实现了转矩估计。     

粒子群优化算法收敛性分析

对粒子群优化算法的收敛性进行了分析,给出了收敛条件,数值试验计算验证了收敛性分析结果。讨论了粒子群优化算法参数选取的基本原则。     

基于改进微粒群算法的非线性系统模型参数估计

将改进微粒群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对三种典型的非线性系统模型参数估计进行验证。实验结果表明:改进微粒群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

粒子群优化克隆算法在交流调速系统中的应用

提出了粒子群优化克隆算法(PSOCA),算法融合了免疫系统的克隆选择机制和粒子群优化算法的进化方程,具有全局寻优的能力.PSOCA改善了抗体种群的多样性,通过有效利用抗体的历史信息以及它们的合作提高了克隆选择算法的收敛速度.在PSOCA算法的基础上,设计了PID控制器(PCA-PID),可动态调整参数以适应时变对象.运用PCA-PID控制器进行交流调速,相对于采用粒子群优化算法和克隆选择算法设计的控制器,前者有更好的控制性能.     

基于粒子群的交叉规划问题的求解算法

提出了基于单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法的粒子群算法,分别用于求解线性交叉规划和非线性交叉规划,并结合实例说明了这两种混合粒子群算法求解交叉规划的可行性和有效性.     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。