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基于粒子群优化算法的农业机器人控制策略研究 被引量：7
1
作者 王娜 吴延凯 许娜 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期205-209,共5页
介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较... 介绍了粒子群优化算法的概念,并由数学模型、边界约束和环境约束对农业机器人优化约束模型进行了分析,实现了对农业机器人的动态避障和路径规划。仿真实验表明:针对复杂的作业环境,农业机器人可以进行最优避障路径规划,且算法收敛速度较快,能够满足设计要求,证明系统具有一定的可行性。 展开更多
关键词 农业机器人 粒子群 优化约束模型 避障 路径规划
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量：3
2
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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基于特征筛选和粒子群优化的花生生物量估算 被引量：2
3
作者 刘涛 杨奉源 +4 位作者 刘望 张寰 殷冬梅 张全国 焦有宙 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期238-247,共10页
为解决花生植株生物量估算精度低、破坏性大等问题,该研究提出一种无人机低空遥感技术结合高光谱特征筛选的花生生物量估算方法。通过无人机搭载高光谱成像仪,获取田块尺度多个花生品种的高光谱影像数据,首先对获取的影像进行拼接、辐... 为解决花生植株生物量估算精度低、破坏性大等问题,该研究提出一种无人机低空遥感技术结合高光谱特征筛选的花生生物量估算方法。通过无人机搭载高光谱成像仪,获取田块尺度多个花生品种的高光谱影像数据,首先对获取的影像进行拼接、辐射定标、大气校正等预处理,提取出地面采样点位置的光谱反射率,计算光谱反射率的一阶微分和植被指数,使用变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)方法对光谱反射率、一阶微分和植被指数等三种数据进行特征筛选,利用筛选后的特征和地面实测数据构建支持向量机回归(support vector regression,SVR)、反向传播神经网络回归(back propagation neural network,BPNN)和随机森林回归(random forest regression,RFR)模型,并使用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行模型优化。结果表明:相比原始光谱反射率和植被指数,一阶微分光谱反射率与花生生物量具有较好的相关性;使用一阶微分光谱反射率与植被指数组合的RF回归模型精度最高(决定系数R^(2)为0.754,均方根误差RMSE为0.085 kg/m^(2)),使用粒子群优化后的PSO-RF模型可进一步提高模型精度(R^(2)为0.80,RMSE为0.076 kg/m^(2))。该研究为花生生物量精准估算提供了有效的方法,为智慧乡村建设中的精细化农田管理提供技术支持。 展开更多
关键词 花生 生物量 智慧乡村 特征筛选 机器学习 粒子群优化
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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
4
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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基于粒子群和蜂群算法的无人机路径规划 被引量：2
5
作者 刘晓芬 吴传淑 +1 位作者 张紫瑞 陈珏先 《兵工自动化》 北大核心 2025年第4期107-112,共6页
针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径... 针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径,使得到的路径更加平滑,无人机机动转弯相对更少。结果表明:该研究提高了无人机飞行的安全性和高效性,便于无人机的飞行控制跟踪实现。 展开更多
关键词 路径规划 B样条 粒子群算法 人工蜂群算法 飞行控制
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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
6
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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基于粒子群算法的纯电动商用车转矩分配策略 被引量：1
7
作者 田韶鹏 方正 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期1-8,27,共9页
针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题,提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型,以粒子群算法为基础,进行整车转矩分配.由于计算量大,无法运用于实车,故根据粒子... 针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题,提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型,以粒子群算法为基础,进行整车转矩分配.由于计算量大,无法运用于实车,故根据粒子群算法的结果,结合传统项目经验,设计一个参数实时调节模糊控制器来进行转矩分配.该方法运行速度快,且基本达到粒子群全局优化的效果.验证与分析结果表明:与原车单电动机动力系统相比,采用该方法的双电动机动力系统能量消耗减少了12.08%;在双电动机动力系统下,该方法与平均分配控制策略相比,电动机总能量损失降低了13.09%. 展开更多
关键词 纯电动商用车 双电动机驱动 转矩分配 粒子群算法 模糊控制策略
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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
8
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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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
9
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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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
10
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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采用动态种群策略的多目标粒子群优化算法
11
作者 杜睿山 井远光 +3 位作者 付晓飞 孟令东 张豪鹏 王紫珊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期845-854,共10页
针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局... 针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题,提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源,从而调节种群数量.一方面,通过基于网格技术的局部扰动添加粒子,以增加粒子的局部搜索能力,提高算法的多样性;另一方面,为防止种群规模过度增长,利用非支配排序和种群密度控制种群规模,以加快算法搜索进度,避免过早收敛.选取5种对比算法在测试函数上进行实验,实验结果表明,该算法具有明显的多样性和收敛性优势. 展开更多
关键词 动态种群 粒子群优化 多目标优化 多样性 收敛性
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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
12
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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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
13
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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基于分数阶粒子群优化算法的水电机组一次调频参数辨识
14
作者 王炜 朱蕾 +5 位作者 许存华 张建新 彭辉 黄自万 邓云辉 袁晓辉 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期186-190,共5页
由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器... 由于水电机组和调速器实际物理性质比较复杂,难以从理论上直接推导出其模型参数。为此,提出一种改进的分数阶粒子群优化算法,针对水轮机调速系统一次调频模式,首先根据实际设备的物理结构、运行机理分析建立了水电机组调速系统的调节器模型、随动装置模型及机组被控对象模型;然后应用小波阈值降噪法对水电机组一次调频试验数据进行预处理后,采用改进分数阶粒子群优化算法对各分块模型进行参数优化辨识;最后将各部分模型连成整体进行仿真校验。结果表明,改进分数阶粒子群优化算法在水电机组一次调频参数辨识中的精度提升效果明显。 展开更多
关键词 参数辨识 分数阶粒子群优化 一次调频 水轮机调节系统 仿真
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基于改进粒子群算法的高地隙无人喷雾机对不规则凸田块的全覆盖作业路径规划
15
作者 刘国海 万亚连 +3 位作者 沈跃 刘慧 何思伟 张亚飞 《华南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期390-398,共9页
【目的】满足高地隙无人喷雾机自主导航全覆盖作业的应用需求并优化农机作业效率。【方法】提出了一种针对不规则凸田块的全覆盖遍历路径规划算法。首先,通过获取农田区域的边界数据,得到不规则凸田块的边界轮廓模型;其次,在传统U型转... 【目的】满足高地隙无人喷雾机自主导航全覆盖作业的应用需求并优化农机作业效率。【方法】提出了一种针对不规则凸田块的全覆盖遍历路径规划算法。首先,通过获取农田区域的边界数据,得到不规则凸田块的边界轮廓模型;其次,在传统U型转弯方式的基础上,引入作业行与田块边界的夹角,对作业行间的衔接路径原理进行详细阐述;由经过不规则凸区域中心点的直线进行平行线偏移,生成随机方向角的全覆盖作业行后,通过改进的粒子群优化(Particle swarm optimizer,PSO)算法对作业行方向角进行最优化,规划出遍历田块的全覆盖作业路径;最后,将算法在4块典型实际田块中进行仿真测试。【结果】与传统路径规划算法相比,改进PSO算法在1~4个田块的总遍历距离分别减少9.01、23.25、8.71和14.32 m,转弯次数减少率分别下降11.1%、61.5%、16.7%和5.3%,额外覆盖比分别减少0.20、0.96、0.45和1.96个百分点,有效减少了无人农机的能量消耗、提高了作业效率。【结论】在作业区域被完全覆盖的前提下,本算法能规划出无人农机行驶路程较短、覆盖率较高和转弯次数较少的作业路径,可为无人农机的路径规划技术的发展提供理论支撑。 展开更多
关键词 无人农机 全覆盖路径规划 路径规划 粒子群算法 不规则凸田块 高地隙无人喷雾机
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基于粒子群优化后随机森林模型的管道内腐蚀风险预测
16
作者 肖雯雯 葛鹏莉 +6 位作者 胡广强 吕瑶 龙武 刘青山 郜双武 曲志豪 张雷 《腐蚀与防护》 北大核心 2025年第2期59-65,共7页
基于塔河油田历史失效数据,使用Pearson相关性分析和灰色关联度分析确定管道内腐蚀主控因素,并将其作为模型输入变量,腐蚀速率作为输出变量,建立随机森林(RF)腐蚀预测模型。为提高预测精度,使用粒子群优化(PSO)算法对RF模型的超参数进... 基于塔河油田历史失效数据,使用Pearson相关性分析和灰色关联度分析确定管道内腐蚀主控因素,并将其作为模型输入变量,腐蚀速率作为输出变量,建立随机森林(RF)腐蚀预测模型。为提高预测精度,使用粒子群优化(PSO)算法对RF模型的超参数进行优化。结果表明:塔河油田输油管道内腐蚀主控因素为CO_(2)分压、温度、Cl^(-)含量和H_(2)S分压;经PSO优化后RF模型的决定系数R~2为0.97,均方根误差为0.161,平均绝对误差为0.027,均优于其他3种模型。因此,PSO优化后RF模型能够准确预测管道的腐蚀速率,为油气田管道的腐蚀预警和防护提供依据和支持。 展开更多
关键词 CO_(2)-H_(2)S腐蚀 机器学习 随机森林(RF) 粒子群优化(PSO) 腐蚀速率
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改进粒子群算法的无人机B样条曲线路径规划
17
作者 杨火根 王艳 骆伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期8-15,共8页
针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行... 针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行性能要求,利用B样条曲线的几何性质构建路径规划模型;其次,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,算法改进主要通过优化粒子初始化策略、惯性权重因子和学习因子更新策略、增加粒子扰动策略来实现;最后,在CEC2017标准测试函数集上进行测试。结果表明:改进的粒子群算法在对比算法中表现出更强的寻优能力,稳定性也更好。两个场景的仿真结果表明:所规划的路径代价可减少2%,稳定性可提高65%,路径安全避障且C 2连续,能满足无人机飞行综合性能要求。 展开更多
关键词 无人机 B样条曲线 路径规划 避障 改进粒子群算法
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基于粒子群算法燃油齿轮泵多目标优化设计
18
作者 王建森 李文宣 +3 位作者 司国雷 陈君辉 杨广胜 魏列江 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期150-155,共6页
针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,... 针对某型航空燃油齿轮泵的性能需求指标,为了实现泵低流量脉动特性及轻量化设计要求,以瞬时几何流量脉动率和齿轮泵体积最小为优化目标,以齿数、模数、压力角、变位系数及齿宽为设计变量,并结合相应约束条件建立了齿轮泵优化设计模型,利用粒子群多目标优化算法进行寻优计算;绘制了优化目标对应的Pareto曲线,从中选出了一组满足设计要求的齿轮参数。并利用计算流体力学方法对该参数下的齿轮泵内部流场参数分布及瞬时几何流量特性进行了模拟分析,验证了所提方案的可行性。最后,完成了样机的加工制造及性能测试。结果表明:泵的实际输出流量与理论流量的一致性好,验证了优化模型及设计方法的可行性,为后续燃油齿轮泵进一步改进定型奠定了基础。 展开更多
关键词 燃油齿轮泵 多目标优化 流量脉动率 齿轮泵体积 粒子群算法
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粒子群优化算法结合改进回声状态网络的PEMFC剩余使用寿命预测
19
作者 高锋阳 刘嘉 +3 位作者 杨栋 韩国鹏 齐丰旭 刘庆寅 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第3期478-487,共10页
为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改... 为提高质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)退化预测的精度,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化改进回声状态网络(revised echo state network,RESN)的PEMFC电压预测方法。通过改进回声状态网络水库中各神经元连接方式,加快非线性拟合过程;利用PSO算法优化模型谱半径、泄漏率、神经元数量等,提高模型预测精度,采用SG(Savitzky-Golay)滤波算法对原始数据有效去峰去噪,再利用PSO-RESN准确预测PEMFC电压;采用不同样本数据集作为训练集和测试集,将所提模型在静态和准动态实验数据集下与扩展卡尔曼滤波、传统回声状态网络进行对比。结果表明,在训练集占比为80%时,对于静态工况FC1,相较于ESN,PSO-RESN方法的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了17.50%和25.53%;对于准动态工况FC2,相较于ESN方法,PSO-RESN方法的均方根误差和平均百分比误差分别降低了16.93%和21.28%。所提方法能够实现PEMFC更高精度退化趋势与剩余使用寿命预测。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 退化预测 回声状态网络 粒子群算法 剩余使用寿命
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划
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作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共6页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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