光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(ma...光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。展开更多
目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化...目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。展开更多
文摘光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。
文摘目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。
文摘为解决焊接缺陷图像分割的结果出现失真、分割效果差的问题,以轮辋生产过程中的裂纹和气孔焊接缺陷图像为研究对象,提出了一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)策略改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的焊接缺陷三阈值图像分割方法。首先通过灰度值、平均灰度值和中值灰度值建立图像的三维最大类间方差(Otsu)模型;其次引入自适应惯性权重和非对称学习因子并融入SA策略增强算法求解效率和跳出局部最优的能力;最后利用SA-IPSO算法优化三维Otsu模型求解得到最佳阈值对应的缺陷分割图像。采用不同算法和模型对焊接缺陷图像进行分割,结果表明:对于裂纹和气孔焊接缺陷图像,本文算法在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)评价指标上均优于对比算法,在加快算法收敛的同时避免分割结果失真,提高了分割精度。
