基于改进粒子群算法的ER8机器人轨迹规划

为解决传统机器人工作效率低、稳定性不足和传统粒子群算法易早熟等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优轨迹规划算法。通过改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,优化了粒子群算法的局部和全局搜索能力。首先,以国产ER8型机器人为研究对象,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据,同时通过运动学正逆解理论计算求出了轨迹插值点;其次,利用MATLAB机器人工具箱建立了ER8机器人仿真模型,由于正逆解理论值与仿真结果完全相一致,证明了所建仿真模型的正确性;最后,通过MATLAB仿真得到机器人3-5-3多项式插值构造的轨迹中各关节的位置、速度和加速度等信息,在满足运动学约束的前提下,利用改进粒子群算法优化3-5-3混合多项式插值函数构造的轨迹,机器人用于完成轨迹的时间从3 s减少到1.0375 s,相对于优化前,整体运行时间缩短了大约65%,证明文中改进的粒子群算法可以有效实现时间最优的轨迹规划。

基于改进粒子群算法的配电网分布式光伏接入容量优化计算

针对配电网自身调节能力有限、网络架构支撑能力不足导致的分布式光伏接不下、接入不合理等问题,提出一种基于改进粒子群算法的配电网分布式光伏接入容量优化计算方法。首先,对分布式光伏高比例接入情况下的配电线路参数辨识方法进行研究,为容量计算提供准确的拓扑参数。其次,构建了基于改进粒子群算法的配电网分布式电源最优接入容量计算模型;最后,给出了所建模型的求解方法,并通过算例分析,验证了所提配电网分布式光伏接入容量优化计算方法的有效性与合理性。

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。

基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计

为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。

基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

基于改进粒子群算法的定日镜场优化设计模型

定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率.以镜场年平均输出热功率作为目标函数,建立非线性规划模型,用基于同心圆的粒子群算法进行圆形定日镜场的参数设计及优化求解.通过迭代寻优,找到年平均输出热功率最大时即可找到粒子的特征因子的最优解.

改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题

为解决机加工企业制定的生产计划与车间调度方案不兼容的问题,建立以最小化最大完工时间、最小化加工成本为目标函数的生产计划与柔性作业车间调度集成模型。提出一种改进粒子群算法(IPSO)作为全局优化算法。在传统粒子群优化算法(PSO)的基础上,引入遗传算子交叉的方式改进群体进化,同时设计随机性的边界变异,提高种群多样性,避免局部最优,学习因子及惯性权重采用幂函数动态变化,增强其搜索能力,更快收敛。最后通过生产实例,验证了IPSO在解决生产计划与车间调度集成问题上的可行性。同时将PSO、灰狼优化算法(GWO)和遗传算法(GA)作为对比算法,在15个Brandimarte基本算例上开展实验,得到的结果均优于其他算法,证明了IPSO求解柔性作业车间调度问题时的有效性和优越性。

基于改进粒子群算法的计算机考试自动组卷方法

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的优化工具,通过模拟鸟群觅食行为来寻找问题的最优解。在计算机考试自动组卷的过程中,传统的粒子群算法存在收敛速度慢、易早熟收敛等问题,实际应用效果不佳。因此,提出一种改进的粒子群算法,并在此基础上进行计算机考试自动组卷平台设计。对比试验结果表明,提出的改进粒子群算法在解决计算机考试自动组卷问题上具有更高的质量和效率。

基于改进粒子群算法的综合能源系统多目标优化运行

“双碳”目标下,电力能源系统需要逐步向节能低碳的方向发展,综合能源系统(IES)是解决能源与环保问题的重要举措。目前对IES的研究主要集中在分布式能源、储能并网和多目标优化等方面,智能算法是处理优化问题的重要途径,但随着模型复杂化,传统的智能算法存在收敛性差、容易陷入局部最优的问题。基于此围绕IES经济、环保与稳定运行目标,构建了考虑经济性、环保性及出力不平衡性3个指标的基于改进粒子群算法的IES多目标优化模型。首先,以3个指标最优为目标搭建了IES模型;其次,采用隶属度函数和层次分析法(AHP)进行归一化处理并确定权重系数;最后,引入粒子浓度评价算子改进粒子群算法,对所提模型进行求解,并分析系统在单一目标和多目标情况下的运行结果,验证了模型和算法的有效性。改进算法显著提高了收敛速度,有效避免了粒子陷入局部最优。

基于改进粒子群算法的机械臂能耗轨迹优化

针对工业机器人能耗轨迹优化问题,提出了一种基于金字塔层拓扑结构的粒子群算法。该算法引入了金字塔层式的拓扑结构,将粒子进行排序、分层,从而改进算法的竞争策略,增加了种群多样性;引入了新的合作策略以更新粒子的速度和位置;引入胜利百分比来自适应地调整粒子群算法的权重系数,提高了粒子的搜索效率。为了验证该算法的有效性,在测试函数集上进行了测试,并与其他八种变体粒子群算法进行比较,结果表明所提出的算法性能具有显著优势。最后将该算法应用到工业机器人轨迹规划中,仿真实验表明该算法能有效求解机器人的能耗最优轨迹,机器人的能耗明显减低,且满足工业机器人的运动学及动力学约束。

基于改进粒子群算法的自适应构网型变流器控制策略

构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的输出并改善电力系统的动态特性。首先,通过仿真实验得到典型构网型变流器虚拟惯量和阻尼系数在大功率事件下对系统动态特性的影响;其次,研究典型构网型变流器的频率曲线与功角曲线,提出包含频率偏差和频率变化率的自适应构网型变流器控制策略;然后,通过改进粒子群算法对自适应控制策略涉及参数进行整定;最后,基于MATLAB/Simulink搭建的微电网模型,验证所提控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明,所提控制策略可以自适应改变控制参数,使构网型变流器的输出能够满足系统各个阶段的不同需求,优化电力系统的动态特性。

基于改进粒子群算法的电视机生产线仿真与优化

针对电视机生产线存在的工序不平衡、设备繁忙率较低、暂存区产品堆积过多等问题,提出一种基于改进的粒子群算法的生产线工序分配优化方法。首先使用Flexsim仿真软件对电视机生产线进行仿真分析,获得各工位的生产效率和生产线的日产量;其次,分析生产线生产需求和优化目标,根据生产节拍和平滑指数建立目标函数,利用改进的粒子群算法对目标函数求解并得到各工位的工序分配;最后,对优化后的生产线进行建模仿真并对仿真结果进行对比分析。实验结果表明,优化后的电视机生产线模型的产量相比传统生产线提升了24%,达到531台,设备繁忙率不均衡和暂存区产品堆积过多的问题得到了明显改善,证明了该方法在解决生产工序分配问题上的有效性。

基于蜣螂优化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。

基于改进粒子群算法的层合板损伤定量检测方法

针对层合板在加工和服役过程中出现的结构损伤问题,提出基于差分法和改进粒子群算法的两阶段损伤定量检测方法。首先,采用单元弹性模量降低的方法定义了结构损伤单元,通过结构振动特性分析获得了不同损伤工况层合板数值模型的模态参数,运用差分法识别了损伤大致区域。其次,利用改进的粒子群算法定量计算损伤的精确位置和程度。所提算法通过待测结构模型和迭代更新后有限元模型模态参数的柔度矩阵构建目标函数,引入变异因子以使算法有效的跳出局部收敛,MS算子减少了健康单元对真实损伤单元损伤程度的影响。结果表明:基于改进的粒子群算法可精确识别复合材料层合板结构损伤单元的位置和损伤程度。

基于改进粒子群算法的高压配电网拓扑自动成图技术

配电网拓扑成图能够以图形化的方式显示配电网结构,这种可视化有助于操作人员更好地理解和监控网络,从而提高电网可靠性和自动化运营。但现有的拓扑成图技术更多仍依赖于人工绘制,针对高压配电网拓扑成图人工工作量大且布局不合理的问题,该文基于改进粒子群算法设计一种针对高压配电网的拓扑自动成图技术,首先,对数据模型进行抽取,结合布置图框架设计原则和布线规则,确定以线路交叉和线路总长度最小作为复合优化目标;然后,通过对基本粒子群算法的惯性权重和局部粒子的搜索方式进行改进,提升全局寻优水平。实验仿真结果表明,所提方法求解时间短,完成率较高,整体布局更美观合理,可以很好地解决配电网拓扑自动成图问题。

基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。

基于改进粒子群算法的冗余机械臂逆运动学求解

为构造最小位姿误差及最优适应值的目标函数,对标准粒子群算法进行优化改进,以解决冗余机械臂逆运动学求解问题,从4个方面对标准粒子群算法进行改进,包括种群初始化、惯性权重参数调整、差分变异及局部深度搜索等,形成的改进粒子群算法(IPSO2)具备粒子群进化及差分变异进化两种性质。使用IPSO2、IPSO1、PSOTD、PSOd及传统PSO进行冗余机械臂逆运动学求解,通过Matlab仿真实验可知,IPSO2算法相较于其他算法,其最优、最差及平均适应值、标准差、最优解成功率更加出色,模拟曲线收敛精度更佳,收敛速度更快。为了验证IPSO2算法的实用性及鲁棒性,将其用于PUMA型机器人的逆运动学求解,试验结果表明,最优适应值精度可维持在10-15数量级,说明IPSO2算法在冗余机械臂逆运动学求解中具有实用性,可为相关研究提供参考。

改进粒子群算法在柔性车间调度问题的研究

为了减少柔性作业车间调度问题加工时间,通过前景理论构建柔性作业车间加工满意度数学模型,以降低加工时间为目标,设计了一种惯性权重幂函数调节的改进粒子群算法(PPSO),该算法惯性权重能够幂函数自适应调节,学习因子能够发生相应的递减或递增变化平衡算法的全局探索和局部开发能力。选取BRdata与Kacem经典算例,通过与人工免疫算法(AIA)和整合模拟退火算法(ISA)的进行仿真比较,PPSO加工时间较短;在工件数J=25、可用机器数M=16、迭代次数600情况下比较BRdata算例,PPSO加工时间相较AIA、ISA算法分别缩短了21.61%和4.32%,验证结果表明PPSO算法在柔性车间调度问题中降低产品加工时间的有效性。

基于改进粒子群算法的阳泉市水资源优化配置研究

水资源短缺问题已成为制约社会经济发展的重要因素。以阳泉市为例,综合考虑水资源总量、各水源的供水方式与各用水户的需水方式3个因素,以缺水量总和最小、COD排放量最小、供水净效益最大为目标,建立多目标水资源优化配置模型;为提高粒子群算法求解结果的准确度与全局寻优能力,对算法中的惯性权重与学习因子进行线性优化,并进行了验证;基于改进粒子群算法对山西省阳泉市的水资源优化配置进行研究。结果显示:一般方案与节水方案下的总用水量与COD排放量均未超过约束范围;节水方案下的供水净效益比一般方案低4.027亿元,缺水量总和与COD排放量比一般方案分别低663.648万m^(3)、425.375 t;节水方案在缓解各行政区缺水现象的同时降低了COD的排放量,减少了生态环境压力,说明所得的优化配置方案较为合理,可为其他水资源严重短缺地区选取水资源配置方案提供科学依据。

基于改进粒子群算法的电网混合储能控制方法

为提高其对于电网储能系统的控制效果,提出基于改进粒子群算法的电网混合储能控制方法。建立混合储能系统等效模型,分别设置蓄电池储能模型和超级电容器储能模型,获取储能等效函数,采用改进粒子群算法对储能模型进行求解,根据最优解得到电网混合储能控制方案,仿真实验结果表明,改进粒子群算法在光照增加、光照减弱、负载增加、负载减小工作条件下的响应时间分别为172 ms、141 ms、223 ms、219 ms,均小于对比算法,其电压过冲比例则为6%、5%、7%、7%,远小于其他储能控制方法,具有十分明显的优越性。