光伏系统模糊PSO的MPPT控制

在局部阴影条件下,光伏阵列的功率–电压特性曲线呈现多峰状,传统最大功率点跟踪方法出现搜索精度低和收敛速度慢的问题.针对此问题提出一种基于模糊控制的粒子群优化算法,采用模糊控制器对粒子群优化算法的惯性权重ω进行优化,实时调整参数,使光伏阵列在光照强度变化时有较好的动态特性和稳态性能.分别采用常规PSO算法和模糊PSO算法在相同条件下对系统进行仿真,结果表明所提出的算法在局部阴影条件下能快速跟踪外部环境变化,且准确地工作在最大功率点.     

考虑订单紧急度的供料路径优化

精益生产模式下,供料路径受到多方面因素影响.以订单紧急度为考虑因素,探讨供料路程长短与订单紧急度双重作用下的供料路径规划方法.运用可拓评价法和改进层次分析法得到订单紧急度,将各物料需求点位置转化为相对坐标,进而计算出虚拟坐标,并采用基于混合粒子群算法的TSP搜索算法,求解供料路径.最后,通过实证检验了该算法的可行性,为推广精益生产提供方法借鉴.     

复杂箱体零件柔性机加工生产线平衡优化

在分析复杂箱体类零件柔性机加工生产线平衡问题相关约束及优化目标的基础上,提出了在生产线平衡优化的同时得到各工位最优或接近最优操作排序的方法.在引入工艺及工位约束的基础上,综合考虑加工中心的换刀及转位功能,以生产线节拍最短和成本最低为目标建立优化模型.采用粒子群算法求解,提出了一种启发式的译码方法,使每个粒子都能映射到一个满足约束的生产线平衡方案,引入了Pareto档案集,实现了多目标优化并结合精英保留策略提高了算法效率.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

一种基于概率密度函数的DEM 试样生成法

离散元模拟颗粒材料力学性能时,为保证生成数值试样级配曲线的连续性以及与所需级配曲线的吻合性,基于概率密度函数法,提出一种用于制备颗粒流离散单元法数值试样的新方法。定义了级配的不匹配度参数,用来定量描述生成试样的级配曲线与原型级配曲线的偏差。对比了该方法和现有试样制备法,并讨论生成颗粒数目对生成试样级配曲线的影响。结果表明,该试样生成法能够模拟任意级配曲线的试样,且生成的数值试样级配曲线具有良好的连续性和光滑性。随着生成颗粒数目的增大,该试样生成法生成的试样级配曲线收敛于原型试样级配曲线。     

基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法

为了提高视频编码效率,提出一种基于多极小值粒子群的快速运动估计算法.该算法将运动矢量特性和多极小值粒子群算法的全局搜索特性结合,采用自适应运动强度、运动矢量预测以及提前终止迭代等方法,克服单峰误差曲面假设的限制.实验结果表明,对运动平缓和中等的视频序列,该算法的运算复杂度与DS相当.对于运动剧烈的视频序列,该算法的运算复杂度与TSS相当.在增加少量搜索点数的情况下,各类视频序列的搜索精度都接近FS.     

求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法

针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法.首先利用Kuhn-Tucker条件,将非线性双层规划转化为一个单层规划问题,然后由粒子群算法得到一个较优的群体,通过审敛因子判断陷入局部最优的粒子,并进一步利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入局部最优的粒子进行优化,从而得到全局最优.测试函数的仿真实验对比分析证明了该算法的有效性.     

基于优化SVM的反渗透脱盐水故障诊断

针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型.并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中.仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率.     

矿下电缆故障诊断的能量熵和PSO-BP算法

针对煤矿井下配电网馈线发生单相接地等故障时难以解决故障类型辨识的问题,为了保障煤矿安全生产,给出一种基于小波包能量熵结合粒子群优化BP神经网络算法的矿下电缆故障诊断方法.通过Matlab对电缆故障进行了仿真,对采集到的故障电压暂态波形进行3层小波包分解,将故障特征信号按照频率分成8段,按照信息熵理论计算特征熵能量谱,构造子粒子群优化神经网络模型,以信号的能谱熵作为特征输入向量,实现特征熵向量的分类.实验结果表明,该方法用于煤矿井下的电缆故障诊断分析是可行的,能够快速有效的检测出电缆故障.     

政府补贴下的再制造逆向物流多目标选址模型及算法

考虑政府行为对再制造逆向物流的影响,本文通过对社会成本、经济成本和回收收入的优化,构建一个多周期多目标的动态混合整数规划模型.在模型中对政府补贴行为进行定量描述,其补贴大小与实际回收率、规定回收率以及单位补贴等相关,以及据此设计多目标粒子群算法对模型进行求解.通过仿真实例,验证模型的有效性和算法的可行性,并对政府补贴参数进行了灵敏度分析.     

基于红外虚拟偏振的目标增强方法

研究了一种基于虚拟变偏振理论的红外面目标细节增强方法,该方法充分挖掘和利用了红外偏振信息的固有特点,利用入射光Stokes矢量和出射光光强之间的描述关系推导出出射光光强和起偏角度的解析关系,并据此虚拟实现了任意起偏角度的出射光光强,然后依据面目标信杂比最大准则,利用粒子群算法迭代实现了最优起偏角度的搜索,最终得到增强后的红外面目标图像。利用实测的长波红外偏振图像数据对算法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明,在灰度对比度、平均梯度、图像熵3种图像质量评价指标下,经此算法增强后的图像质量更高,为后续目标细节识别和攻击点选择等算法的实现奠定了良好的数据基础。