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.     

基于水泥分解炉工况分析的优化控制

要对水泥分解炉达到优化控制,必须对其工况进行识别,针对不同的工况对其进行有效控制.通过对分解炉模型的辨识,采用无监督的模糊c-均值的聚类方法对其工况进行分类识别,根据先进控制算法进行PID参数寻优,最后通过T-S模糊模型将调整后的最优PID参数应用于现场.     

多时间尺度下锂电池在线参数辨识及SOC估计

为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估算.实验结果表明,传统离线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别为1.52％和1.80％,在线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别降低到0.90％和1.12％,EKF-UKF联合算法提高了SOC估算的精确性和鲁棒性.     

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.     

基于参数优化的光伏电池故障诊断

提出一种基于参数优化的光伏电池故障诊断方法.采用优化的人工蜂群算法对影响光伏电池I-V曲线的参数进行辨识,获取不同故障类型光伏电池特征参数数据集,建立概率神经网络故障诊断模型对光伏电池故障类型进行诊断.仿真结果表明,优化的人工蜂群算法能够对光伏电池特征参数进行快速、准确的辨识,故障诊断结果与故障特征一致,验证了基于参数优化光伏电池故障诊断方法的有效性.     

混合动力电动汽车行驶工况分析与识别

对不同行驶工况下混合动力电动汽车的匹配和控制策略优化结果进行了分析,发现工况的平均功率和平均功率的标准差对混合动力汽车的混合度有很大的影响.在同一混合度下,针对不同的工况采用不同的可调参数可得到不同的燃油经济性和最终稳定的电池荷电状态值.提出了"工况块"的概念,用工况的平均行驶车速和行驶距离作为特征参数,将统计的理论工况进行分类,通过模糊控制器,对实际工况进行模糊分析,将其划为对应的某一类.为更准确地反映行驶工况,还提出以时间、距离、最大车速等10个参数作为工况的相关特性参数,用聚类分析的方法对车辆行驶工况的类别进行了更细致的分析和辨识.在上述工况识别的基础上,提出了一种能根据实时工况的变化作出自适应调整的混合动力汽车控制策略.     

基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究

针对传统差分进化算法存在收敛精度不高和算法容易陷入局部最优等问题,提出一种差分进化(Differential Evolution,DE)算法的改进方案,并用于机器人的动力学参数辨识。首先,利用Newton-Euler方法建立含有关节摩擦特性的机器人动力学模型的线性形式,设计严格满足机器人运动条件的傅里叶级数作为运动轨迹,为提高辨识精度,建立机器人观测矩阵条件数的非线性约束模型来优化激励轨迹;其次,引入DE算法并对其进行优化以提高算法的全局搜索能力和开发能力;最后,以智昌川崎RS010N机器人为对象设计仿真实验,实现了机器人动力学参数的辨识,并对辨识结果与理论值进行了对比分析。结果表明,采用改进的差分进化算法,可以准确地辨识出机器人动力学参数,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性。     

改进多种群粒子群算法辨识光伏组件参数

针对光伏组件参数辨识问题,通过调整光伏单二极管超越方程重构低计算复杂度的目标函数,以预估计模型参数对搜索空间进行优化.然后,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,且能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.     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

利用新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。