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非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究被引量：2: 1; 作者董蓉刘放 +2 位作者聂少卿刘亚飞吴宝宁《电子测量技术》北大核心 2024年第4期44-50,共7页; 针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差... 展开更多; 关键词非线性递减权值粒子群算法PSO 二次线性调节器LQR 轨迹跟踪控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制的主动悬架性能研究被引量：7: 2; 作者耿玺钧崔立堃 +2 位作者冯绪永刘知阳韩晋《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期43-49,共7页; 针对车辆主动悬架线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制中权重系数的取值具有主观性,且适应度较低的问题,提出使用粒子群优化(PSO)算法优化LQR控制器,使LQR控制器的权重矩阵得到最优结果。为验证此方法的有效性,以汽... 展开更多; 关键词线性递减权值粒子群线性二次型调节器控制器主动悬架舒适性; 在线阅读下载PDF 职称材料

老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制: 3; 作者覃频频梁文彬 +1 位作者李龙杰叶磊《现代制造工程》北大核心 2025年第8期39-47,62,共10页; 针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径... 展开更多; 关键词移动充电车避障路径规划遗传非线性递减权值粒子群算法低速控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进教学算法优化WNN的ORP预测被引量：1: 4; 作者李娜南新元刘烨《计算机工程与设计》北大核心 2016年第8期2224-2227,2237,共5页; 针对生物氧化提金工艺强耦合、非线性、不确定性的特点,提出一种基于改进的教与学算法优化小波神经网络(WNN)的氧化还原电位(ORP)预测模型。采用三层小波神经网络,采用一种改进的教与学优化算法(MTLBO)对其进行改进。在标准教与学优化... 展开更多; 关键词小波神经网络教与学优化线性递减权值混沌氧化还原电位预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用被引量：4: 5; 作者王学厚韩璞 +1 位作者李岩贾增周《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期52-56,共5页; 在神经网络辨识大迟延对象时,模型类中迟延时间多是根据经验估测的,而不同的值对神经网络辨识的精度和效率就会不同。针对上述问题,将基于正交最小二乘(OLS)算法的径向基(RBF)神经网络和粒子群优化(PSO)算法相结合对热工系统的复杂对象... 展开更多; 关键词粒子群优化算法非线性权值递减策略径向基神经网络正交最小二乘算法热工系统辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进PSO对卷积层核数量优化的电能质量扰动分类被引量：7: 6; 作者程志友姜帅 +1 位作者胡杰汪德胜《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第11期40-49,共10页; 电能质量扰动分类方法目前存在人工提取特征困难、训练模型参数冗余等缺点,本文针对以上问题提出一种将改进的粒子群优化算法和卷积神经网络相结合的电能质量扰动类型分类方法。首先将差分预处理过的一维扰动波形送入卷积神经网络进行... 展开更多; 关键词电能质量扰动类型分类粒子群优化线性权值递减卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究被引量：2: 1; 作者董蓉刘放聂少卿刘亚飞吴宝宁; 机构西南交通大学唐山研究院西南交通大学机械工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第4期44-50,共7页; 文摘针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差;并设计以横向偏差、航向偏差和前轮转向角为评价函数,将系统输出误差状态量反馈至NLDW-PSO算法,所设计的非线性递减惯性权重因子通过提升粒子群体寻优性能,从而自适应调整LQR权重系数更新策略,形成闭环优化控制,最终求解得到系统目标函数极值。将所设计控制器的跟踪效果进行了对比,Carsim/Smulink联合仿真结果表明所提出NLDW-PSO优化LQR算法的跟踪控制效果最优,横向距离偏差最大值为0.076 m,横向距离偏差均值相较于固定权重系数LQR降低了69.74%,显著提高了车辆跟踪控制精度和自适应能力,且对速度变化具有较强鲁棒性。; 关键词非线性递减权值粒子群算法PSO 二次线性调节器LQR 轨迹跟踪控制; Keywords nonlinear decreasing weight particle swarm optimization PSO quadratic linear regulator LQR trajectory tracking control; 分类号 TP273.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制的主动悬架性能研究被引量：7: 2; 作者耿玺钧崔立堃冯绪永刘知阳韩晋; 机构陕西理工大学机械工程学院; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期43-49,共7页; 基金陕西理工大学校级科研基金项目(SLGRCQD2022)。; 文摘针对车辆主动悬架线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制中权重系数的取值具有主观性,且适应度较低的问题,提出使用粒子群优化(PSO)算法优化LQR控制器,使LQR控制器的权重矩阵得到最优结果。为验证此方法的有效性,以汽车主动悬架作为被控对象,设计了PSO算法优化LQR控制器,利用PSO算法的全局搜索能力,以主动悬架的性能指标作为目标函数对权重矩阵进行优化设计,以提高LQR控制器的设计效率和性能。通过仿真对比了LQR控制的主动悬架、固定权值PSO算法优化后的LQR控制的主动悬架和基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制主动悬架的各项性能参数,并且针对固定权值PSO算法收敛速度慢的特点,进行优化,确定使用线性递减权值PSO算法可以提高收敛速度。最终实验结果表明基于固定权值PSO算法优化后的LQR相较于单纯LQR控制的主动悬架,其车身垂向加速度、悬架动行程及轮胎动位移这3个性能指标得到降低;基于线性递减权值PSO算法优化后的LQR控制的主动悬架的各项性能指标在固定权值PSO算法优化的基础上,可再次优化车身垂向加速度、悬架动行程及轮胎动位移这3个性能指标,可较大地改善其舒适性。; 关键词线性递减权值粒子群线性二次型调节器控制器主动悬架舒适性; Keywords linear decreasing weight particle swarm Linear Quadratic Regulator(LQR)controller active suspension comfort; 分类号 U463.33 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制: 3; 作者覃频频梁文彬李龙杰叶磊; 机构广西大学机械工程学院柳州五菱汽车工业有限公司; 出处《现代制造工程》北大核心 2025年第8期39-47,62,共10页; 基金广西科技重大专项项目(桂科AA22068055,桂科AA23062001) 中央引导地方科技发展资金项目(桂科ZY24212060)。; 文摘针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径规划。其次,设计了一种基于遗传非线性递减权值粒子群优化算法(Genetic Nonlinear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization algorithm,GA-NLDWPSO)的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)横向和速度补偿PID纵向的控制器,实现对规划路径的跟踪。最后,搭建PreScan、CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能够确保移动充电车在安全避障的前提下,针对其低速特点,实现速度控制的快速响应,稳定后最大纵向速度误差为0.059 km/h,最大横向误差有效降低,显著提高了跟踪精度和稳定性。; 关键词移动充电车避障路径规划遗传非线性递减权值粒子群算法低速控制; Keywords mobile charging vehicle obstacle avoidance path planning Genetic Nonlinear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization algorithm(GA-NLDWPSO) low-speed control; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进教学算法优化WNN的ORP预测被引量：1: 4; 作者李娜南新元刘烨; 机构新疆大学电气工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2016年第8期2224-2227,2237,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61463047); 文摘针对生物氧化提金工艺强耦合、非线性、不确定性的特点,提出一种基于改进的教与学算法优化小波神经网络(WNN)的氧化还原电位(ORP)预测模型。采用三层小波神经网络,采用一种改进的教与学优化算法(MTLBO)对其进行改进。在标准教与学优化算法的基础上,引入线性递减权值策略和混沌机制,加快小波神经网络参数训练速度,提高其训练精度。仿真结果表明,相较WNN方法、基本TLBO-WNN方法和GA-WNN方法,该方法预测精度更高、速度更快、效果更好。; 关键词小波神经网络教与学优化线性递减权值混沌氧化还原电位预测; Keywords wavelet neural network teaching-learning-based optimization algorithm linear weighting chaotic oxidation re duction potential predict; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用被引量：4: 5; 作者王学厚韩璞李岩贾增周; 机构华北电力大学控制科学与工程学院; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期52-56,共5页; 文摘在神经网络辨识大迟延对象时,模型类中迟延时间多是根据经验估测的,而不同的值对神经网络辨识的精度和效率就会不同。针对上述问题,将基于正交最小二乘(OLS)算法的径向基(RBF)神经网络和粒子群优化(PSO)算法相结合对热工系统的复杂对象进行辨识仿真。通过对电厂一次风量数据和平均床温数据的仿真实验结果表明,在RBF神经网络对大迟延对象进行辨识时,通过PSO算法进一步确定其最佳迟延时间,从而得到更精确的模型并提高辨识效率,可以取得良好的效果。; 关键词粒子群优化算法非线性权值递减策略径向基神经网络正交最小二乘算法热工系统辨识; Keywords particle swarm optimization algorithm nonlinear strategies of decreasing inertia weight RBF neural network orthogonal least squares algorithm thermal system identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进PSO对卷积层核数量优化的电能质量扰动分类被引量：7: 6; 作者程志友姜帅胡杰汪德胜; 机构安徽大学互联网学院安徽大学教育部电能质量研究中心; 出处《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第11期40-49,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61672032) 安徽省科技重大专项(18030901018) 安徽省自然科学基金项目(2108085QE237)。; 文摘电能质量扰动分类方法目前存在人工提取特征困难、训练模型参数冗余等缺点,本文针对以上问题提出一种将改进的粒子群优化算法和卷积神经网络相结合的电能质量扰动类型分类方法。首先将差分预处理过的一维扰动波形送入卷积神经网络进行特征提取,接着利用改进的粒子群算法对卷积层中的卷积核数量矩阵进行自动迭代,通过该算法减少模型冗余的参数,提高模型的扰动分类效果。仿真和实测结果表明,基于改进粒子群优化卷积神经网络(IPSO-CNN)方法具有扰动类型分类准确度高、损失率低且模型训练参数更少的优点,是一种有效的电能质量扰动分类方法。; 关键词电能质量扰动类型分类粒子群优化线性权值递减卷积神经网络; Keywords power quality disturbance type classification particle swarm optimization linear weight decreasing convolutional neural network; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究	董蓉刘放聂少卿刘亚飞吴宝宁	《电子测量技术》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于线性递减权值PSO算法优化LQR控制的主动悬架性能研究	耿玺钧崔立堃冯绪永刘知阳韩晋	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制	覃频频梁文彬李龙杰叶磊	《现代制造工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进教学算法优化WNN的ORP预测	李娜南新元刘烨	《计算机工程与设计》北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用	王学厚韩璞李岩贾增周	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进PSO对卷积层核数量优化的电能质量扰动分类	程志友姜帅胡杰汪德胜	《电工电能新技术》 CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料