变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法的参数组合的选取会严重影响算法结果,导致滚动轴承故障特征难以提取。针对参数组合选取的问题,提出了一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)寻参优化VMD的滚动轴承故障...变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法的参数组合的选取会严重影响算法结果,导致滚动轴承故障特征难以提取。针对参数组合选取的问题,提出了一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)寻参优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先通过最大峭度法确定信号分解层数,并通过GWO算法寻优,得到最佳的参数组合。然后,通过GWO优化后的惩罚因子和模式数进行VMD分解,得到本征模态函数。最后对模态分量使用希尔伯特变换和归一化处理,进行包络分析,提取滚动轴承故障特征频率。展开更多
针对开关磁阻电机PID(Proportional Integral Derivative)控制中存在的稳定性差、参数调节困难等问题,文中基于传统开关磁阻电机PID调速系统引入鲸鱼优化算法,将改进时间绝对误差函数作为适应度函数对K_(p)、K_(i)、K_(d)这3个控制参数...针对开关磁阻电机PID(Proportional Integral Derivative)控制中存在的稳定性差、参数调节困难等问题,文中基于传统开关磁阻电机PID调速系统引入鲸鱼优化算法,将改进时间绝对误差函数作为适应度函数对K_(p)、K_(i)、K_(d)这3个控制参数进行整定。在MATLAB/Simulink仿真平台搭建了三相6/4极开关磁阻电机的PID参数整定系统,分析了传统经验PID调参和算法整定参数的效果对比,并将鲸鱼算法的优化效果与粒子群算法、遗传算法和灰狼优化算法结果进行对比。仿真结果表明,所提方法获得的PID参数较精确,其效果优于3种对比算法。相比于经验法整定参数,鲸鱼算法整定参数响应速度提升了51.10%,误差减小了0.67%,使调速系统具有更快、更稳定的响应特性。展开更多
人工势场法由于运算量小、精度高,广泛应用于无人车的局部路径规划。针对传统人工势场法存在目标不可达、局部最小值及陷入U型障碍物的问题,提出一种基于Frenet坐标系下改进人工势场法的路径规划算法。构建Frenet坐标系来表述车辆避障运...人工势场法由于运算量小、精度高,广泛应用于无人车的局部路径规划。针对传统人工势场法存在目标不可达、局部最小值及陷入U型障碍物的问题,提出一种基于Frenet坐标系下改进人工势场法的路径规划算法。构建Frenet坐标系来表述车辆避障运动,简化规划模型,解决路径规划中车辆与所在道路相对位置不易表述的问题。提出安全椭圆模型和预测距离的概念来调整势场影响区域,加入基于Frenet坐标系下的参考线势场及动态速度势场改进斥力场函数,解决车辆在静态和动态下的避障问题。利用数学仿真软件进行仿真,以不同车速在直道和弯道场景中对所提出的路径规划方法进行静态和动态避障仿真实验。研究结果表明:不同车速下的前轮转角、横摆角速度均控制在较小范围内,改进算法可以有效解决传统人工势场法的缺陷,同时与快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法相比,其在避障过程中路径规划计算效率提高了42.8%,改进算法优势明显。展开更多
文摘变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法的参数组合的选取会严重影响算法结果,导致滚动轴承故障特征难以提取。针对参数组合选取的问题,提出了一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)寻参优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先通过最大峭度法确定信号分解层数,并通过GWO算法寻优,得到最佳的参数组合。然后,通过GWO优化后的惩罚因子和模式数进行VMD分解,得到本征模态函数。最后对模态分量使用希尔伯特变换和归一化处理,进行包络分析,提取滚动轴承故障特征频率。
文摘针对开关磁阻电机PID(Proportional Integral Derivative)控制中存在的稳定性差、参数调节困难等问题,文中基于传统开关磁阻电机PID调速系统引入鲸鱼优化算法,将改进时间绝对误差函数作为适应度函数对K_(p)、K_(i)、K_(d)这3个控制参数进行整定。在MATLAB/Simulink仿真平台搭建了三相6/4极开关磁阻电机的PID参数整定系统,分析了传统经验PID调参和算法整定参数的效果对比,并将鲸鱼算法的优化效果与粒子群算法、遗传算法和灰狼优化算法结果进行对比。仿真结果表明,所提方法获得的PID参数较精确,其效果优于3种对比算法。相比于经验法整定参数,鲸鱼算法整定参数响应速度提升了51.10%,误差减小了0.67%,使调速系统具有更快、更稳定的响应特性。
文摘人工势场法由于运算量小、精度高,广泛应用于无人车的局部路径规划。针对传统人工势场法存在目标不可达、局部最小值及陷入U型障碍物的问题,提出一种基于Frenet坐标系下改进人工势场法的路径规划算法。构建Frenet坐标系来表述车辆避障运动,简化规划模型,解决路径规划中车辆与所在道路相对位置不易表述的问题。提出安全椭圆模型和预测距离的概念来调整势场影响区域,加入基于Frenet坐标系下的参考线势场及动态速度势场改进斥力场函数,解决车辆在静态和动态下的避障问题。利用数学仿真软件进行仿真,以不同车速在直道和弯道场景中对所提出的路径规划方法进行静态和动态避障仿真实验。研究结果表明:不同车速下的前轮转角、横摆角速度均控制在较小范围内,改进算法可以有效解决传统人工势场法的缺陷,同时与快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法相比,其在避障过程中路径规划计算效率提高了42.8%,改进算法优势明显。
