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基于改进混合粒子群优化算法的多无人机协同围捕方法研究 被引量：5
1
作者 许诺 朱黔 +3 位作者 谢晓阳 喻涛 刘佳 刘思帆 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期1-5,共5页
针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度... 针对多无人机协同围捕问题,在无人机运动学约束基础上,考虑各无人机应同时到达围捕位置,提出了多机协同围捕任务规划两层求解架构。在任务协调层通过改进混合粒子群优化方法,以各无人机同时到达指定围捕位置的最小时间为目标,优化调度给出多目标围捕方案;在航路规划层考虑无人机初始状态及运动学约束,通过Dubins曲线调整实现各无人机同时到达围捕位置。仿真结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多无人机 协同围捕 改进混合粒子群优化
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基于改进混合粒子群优化算法的移动节点部署研究 被引量：5
2
作者 朱正伟 刁小敏 +1 位作者 郭晓 刘晨 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期150-152,157,共4页
在概率感知优化模型下,将无线传感器网络(WSNs)的覆盖率和移动节点的能耗作为多目标优化函数,通过改进混合粒子群优化算法(IM-HPSO)不断迭代,调整移动节点的最优位置,控制网络覆盖率最大化,同时减小移动距离,使得能耗最小化。仿真结果表... 在概率感知优化模型下,将无线传感器网络(WSNs)的覆盖率和移动节点的能耗作为多目标优化函数,通过改进混合粒子群优化算法(IM-HPSO)不断迭代,调整移动节点的最优位置,控制网络覆盖率最大化,同时减小移动距离,使得能耗最小化。仿真结果表明:IM-HPSO算法在覆盖率的提高、能耗的减少、网络生命周期的延长方面优于其他算法。 展开更多
关键词 移动节点 改进混合粒子群优化算法 覆盖率 能耗 网络生命周期
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基于改进多目标粒子群算法的码头结构传感器优化布置 被引量：1
3
作者 周鹏飞 张雍 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期243-251,共9页
为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏... 为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏感性和冗余性、损伤识别不适定性以及模态线性独立性的多目标优化函数;改进多目标粒子群算法获取Pareto解集,利用TOPSIS熵权法确定最优传感器布置方案。在某高桩码头试验表明:与有效独立法和有效独立-模态动能法相比,IMOPSO得到的布设方案测点分布更均匀,在灵敏度矩阵条件数、MAC最大非对角元、损伤冗余性指标分别优化了45%、90%、5%以上;多种工况下的损伤位置和程度识别准确率在不同噪声下平均提高5%和7%以上。 展开更多
关键词 码头结构健康监测 传感器优化布置 损伤识别 改进多目标粒子群(IMOPSO)
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
4
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
5
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
6
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
7
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子群优化算法
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：1
8
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法
9
作者 颜西山 韩卫光 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1298-1304,共7页
在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求... 在5G网络中,托管服务是多接入边缘计算设施中实现低延迟、高带宽的关键.当边缘设施过载时,将会执行必要的服务迁移,这样可以满足用户的服务水平协议.而这样的操作无疑是具有挑战性的,现有的很多方法很少考虑应用程序特征或服务质量需求,大多以用户的地理位置、系统资源利用率来决定何时触发边缘计算中的服务迁移.本文综合考虑应用程序特性、用户的服务质量和系统资源利用率,提出了一种改进粒子群优化算法的多接入边缘计算中服务迁移方法,此方法可以主动进行业务迁移,利用改进的粒子群优化算法来触发边缘计算中的业务迁移.仿真实验结果表明,与标准粒子群算法和三参数平滑指数加权移动平均算法相比,本文方法具有更好的性能.与基于资源利用率的服务迁移相比,本文方法所触发执行的服务迁移可以显著地减少服务水平协议的违规. 展开更多
关键词 服务迁移 改进粒子群优化 边缘计算 服务水平协议
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改进粒子群算法优化CNN LSTM Attention模型在安全生产事故预测中的应用 被引量：1
10
作者 汪敏 田大平 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1829-1837,共9页
安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、... 安全生产事故的预测一直是研究的热点,许多模型在处理长时间序列数据时往往会丢失信息,影响了预测精度。提出了一种将改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和注意力(Attention)机制相结合的新方法,建立了IPSO-CNN-LSTMAttention模型以提高对安全生产事故和死亡人数预测的准确性。首先,引入了一种改进的粒子群算法,建立动态非线性惯性权重来寻找模型中重要超参数的最优值,利用CNN从输入数据中提取退化特征,然后结合LSTM捕捉历史序列的时间相关性。最后,引入注意力机制,增强关键信息的影响,优化了整体预测模型。将该模型与CNN模型、CNN-LSTM-Attention模型和PSO-CNN-LSTM-Attention模型进行比较,结果表明,该模型能有效地捕捉数据的变化趋势,且模型的平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数均优于其他模型,证实IPSO-CNN-LSTM-Attention模型达到了很好的拟合优度和预测精度。分析了各变量对预测的贡献程度,研究结果可为安全生产预警和预防提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进粒子群算法 卷积神经网络 长短期记忆 注意力机制 安全生产事故
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基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化
11
作者 曹镇 庄俊 +3 位作者 薛金花 齐航 李华瑞 李常刚 《现代电力》 北大核心 2025年第4期711-721,共11页
针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化... 针对直流闭锁事故后受端电网频率安全问题,提出一种基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法。首先,协调考虑紧急切负荷和抽蓄切泵控制措施,对受端电网频率紧急控制优化问题进行数学建模。然后,使用粒子群优化算法求解最优控制策略,并基于对立学习机制和混沌Tent映射改进粒子群优化算法,在保证紧急控制策略动态安全可行性前提下提高全局收敛性。最后,在粒子群优化过程中基于混合CNN构建多任务动态安全评估模型,快速判断紧急控制策略是否满足系统动态安全约束,提高频率紧急控制决策优化效率,并以某多直流馈入受端系统为例,验证所提方法有效性。 展开更多
关键词 直流闭锁 受端电网 频率紧急控制 粒子群优化 混合卷积神经网络 多任务动态安全评估
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
12
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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基于改进多目标粒子群算法的电动汽车充电优化策略
13
作者 胡浩鹏 葛佳蓓 魏云冰 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期261-270,共10页
针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成... 针对电动汽车无序充电对电网负荷稳定性和用户充电成本带来负面影响的问题,考虑公共区和住宅区在不同时间段电网负荷压力不同和用户充电需求紧急性,提出一种多目标优化的电动汽车充电模型,在减小电网负荷波动的前提下,以降低用户充电成本,电网负荷峰谷差为优化目标。采用改进的多目标粒子群算法进行求解,通过优化学习因子和引入动态惯性对权重值进行调整,Levy飞行扰动粒子群改进多目标粒子群优化算法。结合分时电价进行算例分析,结果表明,基于改进后的多目标粒子群算法的充电模型收敛速度快,可以跳出局部最优,更好进行多目标优化,达到降低电网负荷峰谷差和充电成本的目的。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 优化模型 改进多目标粒子群算法 配电网负荷 削峰填谷
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
14
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
15
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识 被引量：3
16
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子群优化算法
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基于粒子群优化算法的东构造结滑坡清单建立与侵蚀速率估算 被引量：1
17
作者 耿豪鹏 徐子怡 +1 位作者 郭宇 张建 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期338-347,共10页
[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetat... [目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单,量化滑坡侵蚀速率,揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行遥感影像归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的变化检测,构建1987-2021年东构造结地区的多时相滑坡清单;根据滑坡面积-体积经验公式计算该区域的滑坡侵蚀速率;结合气候和地形等参数,探讨滑坡过程的诱发因素。[结果]研究区1987-2021年共识别滑坡1 323次,其中2017-2021年的滑坡数量最多,共389次;滑坡主要分布在雅鲁藏布江大拐弯附近的河谷两侧;研究区滑坡侵蚀速率为0~76.06 mm/a,平均值为0.44 mm/a,呈以雅鲁藏布江大拐弯段为中心向四周逐渐降低的变化趋势;滑坡侵蚀速率与地质尺度岩体的剥露速率及千年尺度流域平均侵蚀速率相近;研究区滑坡的发生与降雨过程和地震活动相关,主要发育在南向坡面上,并在海拔1 500~3 000 m和坡度35°~45°聚集。[结论]滑坡是东构造结地区的主导侵蚀过程;降雨受迎风坡效应的影响在南向坡面富集,驱动该坡向上滑坡的集中分布。降水促进河流下切,以陡化边坡的方式诱发滑坡。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多时相滑坡清单 喜马拉雅东构造结 滑坡侵蚀速率 地貌演化
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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
18
作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
19
作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
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作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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