含分布式电源配电网故障定位交互式二进制蝙蝠算法

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm, IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node, CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。     

基于MPSO-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于MPSO-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(MPSO-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标.     

依托虚拟教研室打造专业教师发展共同体

虚拟教研室建设是我国主动适应时代发展,创新基层教学组织建设的重要探索。实现教师职业发展与提升人才培养质量有机统一、打造教师发展共同体是虚拟教研室建设的基本目标之一。为实现此目标,从组织建设模式、课程教学新形态、共建共享教学资源库、师资队伍建设等四个方面进行虚拟教研室建设,具体从组织建设与成员管理、共建共享教学资源、开展校际协同教学、打造特色教研品牌等方面,详细分析了依托虚拟教研室打造专业教师发展共同体的主要举措。相关研究成果对于进一步丰富和完善教师发展共同体理论、建设专业型虚拟教研室具有重要的参考价值。     

动态环境中基于模糊神经网络的AGV路径规划

动态环境中AGV路径规划是一较难解决的问题,针对该问题提出了一种基于速度障碍、碰撞危险度概念的动态环境模型,并在此基础上结合模糊神经网络给出了AGV的路径规划方法。最后给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明该方法是可行的。     

逃逸人工势场法局部极小值策略的研究

人工势场法由于其算法的简洁性和有效性在实际问题中获得了应用,但其存在容易陷入局部极小值、在障碍附近震荡现象的缺点,如何解决这些问题是人工势场法研究的主要热点。论文将作为势场模型的Gaussian函数进行了适当变形,使其能更准确地反映势场环境。通过分析震荡现象产生的原因,以及局部极小值点的特点,将粒子群算法引入到势场的探测过程中,在此基础上提出了等位线法用于逃逸局部极小值。仿真结果表明本文方法能有效消除运动路径的震荡现象,极大地降低了陷入局部极小值的概率。     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

基于PSO和人工势场的机器人路径规划

文章提出了一种变形Gaussian函数作为势场模型,它能更准确地反映势场环境;通过分析震荡现象产生的原因,以及局部极小值点的特点,将粒子群算法引入到路径规划过程中,用于绕过障碍物或逃逸局部极小值;仿真结果表明,该方法能有效消除运动路径的震荡现象,极大地降低了陷入局部极小值的概率。