改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法

为了改进数字助听器中的响度补偿, 并提高高频部分的语音可懂度, 提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先, 为了避免语音的频率畸变, 基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后, 采用一种非线性的频率压缩方法, 将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后, 为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量, 采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明, 相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法, 该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。     

C-RAN回传网络中下行资源调度策略

随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service,QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大.新出现的云无线接入网(cloud radio access network,C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network,PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑.在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延.为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略.根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率.仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

确定性多变量非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对确定性多变量NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件。提出一种增量型预测滤波解耦PID控制算法,基于递推参数估计算法对系统模型进行参数估计,采用逐步迭代预报算法进行预测,结合一种可克服算法病态的直接极小化指标函数的自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了确定性多变量NARMAX模型的具有在线修正参数的预测滤波PID控制算法,因指标函数中含有输出的预测值,故算法具有加快PID控制参数收敛到有效值速度的性能。仿真研究表明,因为所提出的PID算法具有在线修正参数和预测控制的性能,故系统具有较好的控制品质。     

一种改进型静止彩色图像压缩方案研究

采用一种高效的空频分割法(SFS)作为一种图像分割方案,然后选择一个合适的的熵编码算法与开发的分割方案一起来改善图像压缩性能。建议的压缩系统主要涉及自适应小波编码技术与空间编码的创新方案。实验结果表明建议的空间熵编码器比基本的算术编码能产生更好的效果,空间-频率分割比基本的算术编码实现了更佳的率失真优化。研究了建议的压缩系统包含的编码控制参数的大小范围。用于SFS部分的参数值(比例因子和阈值)对压缩图像质量变化影响较大,应该正确选择。     

城市快速路路段行程时间估计方法

为有效提高城市快速路路段行程时间估计精度，本文提出一种基于自适应滤波和网格虚拟车的行程时间估计方法。首先，利用自适应平滑滤波插值获得固定检测器之间的速度数据，实现固定检测器之间的时空速度场重构。然后将重构的速度场细分为若干网格单元，通过计算虚拟车在重构时空速度场的虚拟轨迹估计路段行程时间。最后，选取城市快速路感应线圈实测数据进行实例验证。实验结果表明，本文方法在自由流、平稳流和拥堵流3个运行时段下，均方根误差分别为0.15、0.35和1.06,平均相对误差均低于10%,具有较高的估计精度。