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Application of the hybrid genetic particle swarm algorithm to design the linear quadratic regulator controller for the accelerator power supply 认领 引用 被引量：1
1
作者 Xianqiang Zeng Jingwei Zhang Hengjie Li 《Radiation Detection Technology and Methods》 CSCD 2021年第1期128-135,共8页
Purpose The purpose of this paper is to study a new method to improve the performance of the magnet power supply in the experimental ring of HIRFL-CSR.Methods A hybrid genetic particle swarm optimization algorithm is ... Purpose The purpose of this paper is to study a new method to improve the performance of the magnet power supply in the experimental ring of HIRFL-CSR.Methods A hybrid genetic particle swarm optimization algorithm is introduced,and the algorithm is applied to the optimal design of the LQR controller of pulse width modulated power supply.The fitness function of hybrid genetic particle swarm optimization is a multi-objective function,which combined the current and voltage,so that the dynamic performance of the closed-loop system can be better.The hybrid genetic particle swarm algorithm is applied to determine LQR controlling matrices Q and R.Results The simulation results show that adoption of this method leads to good transient responses,and the computational time is shorter than in the traditional trial and error methods.Conclusions The results presented in this paper show that the proposed method is robust,efficient and feasible,and the dynamic and static performance of the accelerator PWM power supply has been considerably improved. 展开更多
关键词 Particle swarm optimization Genetic algorithm Accelerator power supply Linear quadratic regulator optimal controller Weighting matrix
采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断 认领 引用 被引量：18
2
作者 周俊博 朱烨均 +1 位作者 肖茂华 吴剑铭 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期39-48,共10页
针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP(Back Propagation)神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP(Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络的拖拉机... 针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP(Back Propagation)神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP(Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM(Self Organizing Maps)神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO(Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization)算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN(Controller Area Network)总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP(Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络、PSO-SOMBP(Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络、LWD-PSO-SOMBP(Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation)神经网络及改进量子粒子群(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明,LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.1118、平均相对误差为0.0058、均方误差为0.0003,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.0006,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 农业机械 柴油机 故障诊断 BP神经网络 SOM神经网络 PSO算法 LWD-QPSO算法
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市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站系统容量优化配置 认领 引用 被引量：61
3
作者 罗仕华 胡维昊 +2 位作者 黄琦 韩晓言 陈哲 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期2792-2804,共13页
在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场... 在我国电力市场化改革以及新能源发电技术越加成熟的背景下,新能源发电技术在当前电力市场中无疑具有广阔发展前景。基于混合能源系统的经济效益以及清洁环保的现代化能源体系的需求,该文针对电力市场中的新能源发电技术,提出一种市场机制下光伏/小水电/抽水蓄能电站的混合能源系统容量配置优化方法,旨在获得最大的经济效益。首先建立以光伏电站、小水电站和抽水蓄能电站为主体的混合能源系统模型。其次,基于该模型提出以系统投资成本最小为上层目标函数和以系统获得售电收益最大为下层目标函数的双层规划模型,并采用线性递减惯性权重粒子群算法以及序列二次规划算法对模型的上、下层求解。此外,该模型考虑各个主体投资成本的规模效应。最后,基于收集的数据对混合能源系统容量配置进行仿真分析,得出有储能方式下的混合能源系统在整个项目周期内所获经济效益是无储能方式下的2.6倍,结果验证了提出的模型与方法的有效性。 展开更多
关键词 混合能源系统 双层规划模型 线性递减惯性权重粒子群算法 序列二次规划算法
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改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用 认领 引用 被引量：17
4
作者 林焰 辛登月 +2 位作者 卞璇屹 张乔宇 李铁骊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期1-12,25,共12页
[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,... [目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。 展开更多
关键词 船用核动力 一回路系统 粒子群优化算法 非线性惯性权重 自适应 线性学习因子
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利用改进微分进化算法实现线性系统逼近 认领 引用 被引量：6
5
作者 姜立强 邱迎锋 刘光斌 《电光与控制》 北大核心 2008年第5期35-37,共3页
提出一种基于改进的微分进化算法的逼近算法。新算法通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,提高了DE算法的性能。最后对典型的稳定线性系统逼近问题进行了数值... 提出一种基于改进的微分进化算法的逼近算法。新算法通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,提高了DE算法的性能。最后对典型的稳定线性系统逼近问题进行了数值计算,计算结果证明该算法优于未改进微分进化算法,能够以更少的进化代数和更小的计算量找到高质量的逼近模型。 展开更多
关键词 线性系统逼近 微分进化算法 粒子群算法 加权系数 惯性加权
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基于优化粒子数和分段权值的粒子群直线电机PID整定 认领 引用 被引量：3
6
作者 黄知超 罗从杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第2期96-100,共5页
以工程中直线电机伺服系统为研究对象,提出一种优化粒子数量加分段式惯性权重递减的粒子群PID控制器参数优化算法。优化粒子数量的方法可降低函数调用次数,通过对近两代的全局最优值进行比较,得到的误差值如果大于设定值,认为是在初始... 以工程中直线电机伺服系统为研究对象,提出一种优化粒子数量加分段式惯性权重递减的粒子群PID控制器参数优化算法。优化粒子数量的方法可降低函数调用次数,通过对近两代的全局最优值进行比较,得到的误差值如果大于设定值,认为是在初始寻优阶段,保持粒子数量,否则在最终优化阶段,减少粒子数量,所减少的粒子特征是最接近最佳粒子的粒子,以保证在欧氏距离内实现粒子的分散性。最后再结合指数衰减曲线加线性递减曲线构成的分段式惯性权重递减策略提升算法的全局寻优和局部寻优能力。经数值验证分析,该优化算法在保证遍历性的同时,在一定程度上提高了算法的运行速度和寻优精度。实验仿真结果表明,该算法对PID控制器进行参数优化,直线电机系统响应速度快,超调量小,调节时间短。 展开更多
关键词 直线电机 优化粒子数 分段式惯性权重递减 粒子群优化算法 PID参数优化
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基于粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉 认领 引用 被引量：1
7
作者 陈明亮 章军辉 +2 位作者 丁羽璇 刘禹希 刘俊泽 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期47-53,共7页
为促进棉纺企业精细化管理水平和生产效益的提升,提出一种粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉方法。首先,构造混和棉成本最小和混和棉综合质量指标最优的多目标优化函数,建立库存、总重量、原棉种类及质量指标边界等多约束条件,按照... 为促进棉纺企业精细化管理水平和生产效益的提升,提出一种粒子群萤火虫混合算法的计算机辅助配棉方法。首先,构造混和棉成本最小和混和棉综合质量指标最优的多目标优化函数,建立库存、总重量、原棉种类及质量指标边界等多约束条件,按照线性加权方式将多目标模型转化为单目标模型。其次,对粒子群和萤火虫群进行分阶段初始化,设计一种学习因子动态调整和非线性递减惯性权重策略用以提高粒子群算法的综合寻优能力,并采用自适应移动步长更新萤火虫个体位置。最后,使用粒子群、萤火虫及粒子群萤火虫混合算法对配棉模型进行求解。试验结果表明:3种配棉算法均展现出良好的求解可行性,所得混和棉质量指标的综合绝对误差分别为0.0268、0.0240、0.0281,皆处于较低水平;并且粒子群萤火虫混合算法在成本节约方面更具优势,其配棉的总成本相比粒子群算法、萤火虫算法分别降低了1.20%、2.27%。 展开更多
关键词 计算机辅助配棉 混合算法 粒子群优化算法 萤火虫群优化算法 线性加权法
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基于改进粒子群算法的主动配电网无功优化 认领 引用 被引量：7
8
作者 高金兰 刁楠 +2 位作者 侯学才 孙永明 薛晓东 《自动化技术与应用》 2024年第11期19-23,共5页
随着分布式电源在配电网中的广泛应用,部分地区电压越限、有功网损增加的现象时有发生。但传统算法求解无功优化无法适应当代配电网的要求。因此,提出一种改进的粒子群算法应用于主动配电网无功优化。首先,建立有功损耗、电压偏移和、... 随着分布式电源在配电网中的广泛应用,部分地区电压越限、有功网损增加的现象时有发生。但传统算法求解无功优化无法适应当代配电网的要求。因此,提出一种改进的粒子群算法应用于主动配电网无功优化。首先,建立有功损耗、电压偏移和、节点最低电压值的多目标函数,通过线性加权求和的方法将多目标函数转换为单目标。然后,提出一种基于种群集中度概念的惯性权重调整,并在算法的学习因子中引入正弦和余弦控制因子,利用改进后的算法进行主动配电网无功优化。最后,在改进的IEEE33节点上进行仿真,验证所提出算法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 改进的粒子群算法 无功优化 主动配电网 多目标 线性加权求和法
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基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算 认领 引用 被引量：5
9
作者 贺磊 姚养无 +1 位作者 李树军 丰婧 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期165-169,共5页
为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原... 为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一。在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷。将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一。 展开更多
关键词 内弹道 粒子群算法 非线性递减惯性权重 动态学习因子 符合计算
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施工导流明渠多目标优化设计模型 认领 引用 被引量：7
10
作者 苏杨杨 胡志根 +1 位作者 邵波 刘全 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期39-44,共6页
为优化导流明渠设计方案,以明渠底板高程为设计变量,基于施工导截流系统的整体视角,从明渠导流工程成本、施工强度及导截流风险三方面入手,构建施工导流明渠多目标优化设计模型;采用线性加权和法将模型中的子目标函数耦合为单目标函数,... 为优化导流明渠设计方案,以明渠底板高程为设计变量,基于施工导截流系统的整体视角,从明渠导流工程成本、施工强度及导截流风险三方面入手,构建施工导流明渠多目标优化设计模型;采用线性加权和法将模型中的子目标函数耦合为单目标函数,运用粒子群算法求解模型。基于某水电工程实例,仿真分析明渠底板高程与导流工程成本、施工强度及导截流风险的关联特性,通过曲线估计拟合其函数关系式。在此基础上实现了对明渠底板高程的优化调整,验证了模型的可行性及有效性。结果表明:提出的优化模型能够实现导流工程成本、施工强度及导截流风险的综合考虑,尤其是考虑施工截流风险对优化结果的影响,能够有效地降低截流风险及风险损失。 展开更多
关键词 导流明渠 明渠底板高程 多目标优化设计 线性加权和法 粒子群算法 截流风险
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非视距环境下基于粒子群的超宽带定位算法 认领 引用 被引量：8
11
作者 张然 宋来亮 冉龙俊 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期117-120,124,共4页
将智能算法应用到无线传感器网络定位技术中是一种全新的尝试,粒子群算法是其中的一种典型算法。根据超宽带(UWB)定位原理,建立基于粒子群算法的定位模型,在非视距(NLOS)环境下,利用NLOS误差导致的附加时延和由信道决定的均方根时延扩... 将智能算法应用到无线传感器网络定位技术中是一种全新的尝试,粒子群算法是其中的一种典型算法。根据超宽带(UWB)定位原理,建立基于粒子群算法的定位模型,在非视距(NLOS)环境下,利用NLOS误差导致的附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,进行NLOS误差补偿,在迭代过程中采用线性递减的惯性权重,粒子群通过不断追踪个体极值和局部极值,更新自身的位置与速度,从而找到全局最优解,仿真结果表明正确率达90%以上。 展开更多
关键词 粒子群算法 超宽带定位 非视距 线性递减 惯性权重
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基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷实现 认领 引用 被引量：7
12
作者 白雁 《现代电子技术》 2014年第24期41-44,共4页
为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。... 为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。并对数学模型以及线性递减惯性权系数进行了理论设计,同时通过编程实现了该算法。测试结果表明加入线性递减系数后运算迭代次数明显减少,证明加入线性递减系数后的组卷策略收敛性好,能够高效准确地按照一定的预期条件进行组卷,符合预期要求。 展开更多
关键词 组卷 粒子群优化算法 线性递减惯性权系数 适应度函数
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一种改进的线性递减权值的粒子群优化算法 认领 引用 被引量：4
13
作者 崔新于 田梓君 《无线互联科技》 2017年第10期102-103,共2页
针对粒子群优化算法的早熟问题,在线性递减权值的粒子群优化算法的基础上,提出了一种增强粒子多样性的粒子群算法,有效减少了粒子的无效迭代。实验结果表明,该算法具有较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题。
关键词 粒子群优化算法 线性递减权值 平均值 早熟收敛 全局优化
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基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究 认领 引用 被引量：1
14
作者 高天 龚平顺 《河南科技》 2022年第19期4-8,共5页
本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递... 本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。 展开更多
关键词 核极限学习机 参数优化 线性权值下降粒子群算法 综合学习粒子群算法
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一种求解大规模线性方程组的混合粒子群算法 认领 引用
15
作者 蒋英钰 孙宁 《计算机工程与科学》 北大核心 2009年第2期64-65,72,共2页
本文介绍了一种大规模0/1线性方程组的特点,以及用标准粒子群算法求解时出现的不足。为此,提出了一种混合粒子群算法。该算法引入了遗传算法的变异机制,采用自适应惯性权重,动态调节粒子搜索时间,克服了标准粒子群算法求解该类线性方程... 本文介绍了一种大规模0/1线性方程组的特点,以及用标准粒子群算法求解时出现的不足。为此,提出了一种混合粒子群算法。该算法引入了遗传算法的变异机制,采用自适应惯性权重,动态调节粒子搜索时间,克服了标准粒子群算法求解该类线性方程组时易早熟、收敛精度低的缺点。仿真实验结果表明,采用混合粒子群算法能够有效地求解该类线性方程组。 展开更多
关键词 线性方程组 混合粒子群算法 遗传算法 自适应惯性权重 变异机制
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基于Kriging模型的空心板梁有限元模型修正 认领 引用
16
作者 杜宇 员鑫涛 《大众科技》 2023年第3期33-37,共5页
针对空心板梁有限元模型修正,利用Kriging模型作为响应面,对空心板梁不同位置的损伤进行准确修正。文章以不同空心板梁不同位置的弹性模量作为修正变量,通过最优拉丁超立方抽样法进行抽样,通过移动载荷下空心板梁挠度影响线差值平方和... 针对空心板梁有限元模型修正,利用Kriging模型作为响应面,对空心板梁不同位置的损伤进行准确修正。文章以不同空心板梁不同位置的弹性模量作为修正变量,通过最优拉丁超立方抽样法进行抽样,通过移动载荷下空心板梁挠度影响线差值平方和作为目标函数,建立Kriging响应面,利用线性权重递减粒子群算法进行优化求解。结果证明该方法能够求解出空心板的局部损伤弹性模量。 展开更多
关键词 有限元模型修正 Kriging模型 最优拉丁超立方抽样试验 线性权重递减粒子群算法
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