基于匹配追踪和变分模态分解的电气化铁路谐波检测

为了治理牵引供电谐波问题,将变分模态分解(VMD)算法运用到电气化铁路的谐波检测中,提出一种基于匹配追踪(MP)算法和VMD算法的牵引供电系统谐波检测方法;该方法利用MP算法将原始信号稀疏分解并降噪,运用VMD算法实现各模态的有效分离,通过快速傅里叶变换得出特征信息。仿真实验结果和实测数据表明了该方法的有效性,与现有的几种谐波电流的检测方法进行对比分析,证明该方法能够更准确地检测出牵引供电系统的谐波含量。

基于粒子群算法的甲醇锅炉燃烧控制系统

为解决锅炉热效率难以达到最优的现象以及解决因远离市区而供热资源不便获得等问题,文章设计了一种基于模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法且带有突变更新策略的甲醇锅炉过量空气系数控制系统。该设计首先利用反平衡法研究了甲醇锅炉热效率与过量空气系数的关系,并对标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、变异粒子群优化(mutation particle swarm optimization,MPSO)与SAPSO算法进行比较,将结果更优化的SAPSO搜寻到的最佳过量空气系数作为输入,与甲醇锅炉控制系统中的燃料量相结合,共同调整进气量的大小。结果表明,带有突变更新策略的SAPSO算法不仅加快收敛速度,进一步缓解了锅炉大滞后的特点,而且在外界环境变化的情况下,依旧能保持在最佳燃烧状态。

基于模糊差分进化算法的甲醇锅炉控制系统

为了解决锅炉温度控制系统控制精度低、调节时间长等问题,提出一种基于模糊差分进化算法的甲醇锅炉控制系统,先采用模糊控制对差分进化算法的变异算子和交叉概率算子2个影响因子进行优化,然后通过优化的差分进化算法对锅炉比例积分微分控制器的比例系数、积分时间常数、微分时间常数3个参数进行优化。仿真结果表明,模糊差分进化算法提高了甲醇锅炉系统的控制精度和响应速度。