基于连续跳数的DV-Hop改进定位算法

针对无线传感器网络中经典DV-Hop算法的离散跳数值对定位精度影响较大这一问题,提出一种基于连续跳数的DV-Hop改进定位算法.首先,在跳数值计算阶段,引入Ochiai系数来逼近相邻节点间的通信重叠面积,并采用泰勒公式简化现有的连续跳数模型,进而将信标节点与未知节点、未知节点与未知节点间的跳数连续化;其次,在平均单跳距离估算上引入最小均方误差准则进行优化;最后,在节点位置估计阶段采用粒子群优化算法以提高定位精度.仿真结果表明,改进算法能降低现有连续DV-Hop算法的时间复杂度,提高测距精度和定位精度.

基于马尔科夫链的灰狼优化算法收敛性研究

针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)在收敛性研究上的不足,首先,通过定义灰狼群状态转移序列,建立了GWO算法的马尔科夫(Markov)链模型,通过分析Markov链的性质,证明它是有限齐次Markov链;其次,通过分析灰狼群状态序列最终转移状态,结合随机搜索算法的收敛准则,验证了GWO算法的全局收敛性;最后,对典型测试函数、偏移函数及旋转函数进行仿真实验,并与多种群体智能算法进行对比分析.实验结果表明,GWO算法具有全局收敛性强、计算耗时短和寻优精度高等优势.

改进人工蜂群算法的WSN覆盖连通优化

为提升无线传感器网络部署区域的覆盖率,增加节点之间的连通度,提出一种基于改进人工蜂群算法的节点多目标部署优化策略。针对人工蜂群算法稳定性较差的情况,引入混沌初始化策略,将动态混合搜索策略应用在雇佣蜂和观察蜂阶段,提高算法搜索的遍历性;在观察蜂阶段增加精英解信息,平衡算法的全局探索与局部开发能力;将改进后的算法应用在无线传感网络覆盖问题中。仿真结果表明,相对于其它几种典型算法,提出的算法能够有效提升节点的覆盖率并增强节点间的连通度。

基于逆通道与改进引导滤波的暗通道去雾算法

为解决暗通道先验去雾算法存在的透射率计算不精确和图像去雾后偏暗等问题,提出一种利用逆通道与改进滤波的暗通道去雾算法。根据雾天可见光的衰减特性,基于蓝色通道的逆通道得到修正的雾天图像暗通道图,通过在引导滤波中设置自适应平滑因子,滤波处理时检测图像边缘并利用局部方差自适应调整滤波强度,以获得更准确的透射率,同时选取图像中天空部分亮度最大区域的像素平均值作为大气光值,最终得到修复的去雾图像。实验结果表明,与基于边界限制的去雾算法和多尺度小波去雾算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性值更高且均方误差更小,图像去雾效果更好,能较好保持图像原有信息。

基于非线性控制参数组合策略的灰狼优化算法

针对传统的灰狼算法(GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,提出一种非线性控制参数组合调整策略。对3种不同的非线性参数控制策略的调节因子a进行仿真,并分析影响搜索参数A的因素;对5组不同的调节参数值进行基准函数的测试仿真,选择权重系数的非线性控制参数组合策略的最佳参数值。仿真结果表明,所提出的非线性控制参数组合调整策略优于GWO 2、GWO 3,以及文献[10]提出的改进灰狼优化算法,为组合策略在智能算法中的运用提供了验证。

典型故障条件下光伏阵列建模与仿真

为实现光伏阵列在典型故障条件下的仿真模拟和数据分析,利用Simulink搭建了局部遮阴、开路、短路和老化条件下的光伏阵列仿真模型。构建2种光伏组件模型,通过实验数据分析,得到精度较高的光伏组件模型;根据光伏阵列故障原理,通过搭建物理接口电路实现优选的光伏组件模型和电阻器之间的串并联,建立光伏阵列故障模型。对光伏阵列故障输出特性进行仿真分析,结果表明,该光伏阵列故障仿真平台便于故障模拟和特性分析,能够直观看出光伏阵列电气参数变化趋势,为研究如何有效地选取电气参数作为故障诊断模型的输入特征变量提供了理论依据。

基于DMPC和储能单元约束的分组一致性控制策略

针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次,提出了一种储能单元分组控制策略。根据荷电状态(state of change, SOC)信息设定储能单元的权重,达到改善储能单元SOC的一致性的目的。同时基于所提一致性算法,制定储能单元组间协调控制策略和储能单元效率提升策略,从而达到改善储能系统调节能力、延长储能系统寿命和提升能量转换效率的目的。最后,在Matlab中构建含8个电池储能单元的微电网系统,对所提算法和控制策略进行仿真分析。仿真结果表明,所提算法和控制策略在提升收敛速度、优化控制效果、延长储能系统寿命以及提升储能系统运行效率方面均具有一定优势。

Arduino控制物联网平台微型花园系统设计

为实现对花园植物生长环境的控制,保证植物正常生长,基于现实背景设计一种Arduino微型花园控制系统。在此选用Arduino Nano作为核心控制器,将传感器技术、WiFi技术、物联网平台、LabVIEW结合起来实现对花园环境的实时监控和及时控制,并具有检测环境温度、环境湿度、土壤湿度、光照度监控等功能。实现分别在串口显示屏、LabVIEW与机智云物联网平台分别显示。运行结果显示,以Arduino为核心设计的系统通过LabVIEW显示与调试之后,能够在一定精度内保证数据无线传输的实时性及达到远程控制的要求,具有功耗较小、成本低廉、扩展方便等优点,非常具有实用价值和商业推广价值。

TGBA优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断

针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了一种基于TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断方法(TGBA-KELM)。首先,建立光伏阵列故障仿真模型,提取光伏阵列故障特征参数;其次,引入Tent映射和高斯扰动策略对蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行改进,增加种群多样性,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力;再次,利用改进后的蝙蝠算法优化KELM的正则化系数和核函数参数,建立最优的故障诊断模型;最后,采用光伏阵列硬件实验平台收集的故障数据验证了TGBA-KELM算法的准确性和有效性,并与ELM(Extreme Learning Machine,ELM)、KELM、BA-KELM、TGBA-ELM、BP(back prop-agation)算法对比,实验结果表明,TGBA-KELM具有更高的故障诊断准确率,可用于光伏阵列故障诊断。

遗传算法优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断

针对光伏阵列处于恶劣的户外环境,在雨水、灰尘侵蚀下易发生故障的问题,提出一种使用了遗传算法优化的BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法。通过分析总结光伏阵列的故障类型提出对应故障下的输出特性,利用具有良好全局搜索性能的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,以提高BP神经网络的收敛速度与收敛精度,最终通过光伏阵列实验平台进行故障诊断与实验验证。实验结果表明,遗传算法优化的BP神经网络能够有效提高光伏阵列故障诊断的正确率。

一种多策略的变异果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(Fruit fly Optimization Algorithm,FOA)收敛速度慢、寻优精度低的问题,提出一种多策略的变异果蝇优化算法(A Mutant Fruit fly Optimization Algorithm with multi-strategy,MFOA)。首先通过混沌映射对初始种群位置进行初始化,以此来增加种群个体的多样性;然后引入对数递减策略的非线性动态收敛因子,以均衡全局搜索与局部开发能力;最后对果蝇最优个体位置进行柯西变异,利用柯西变异的随机扰动特征避免陷入局部最优。仿真结果表明,提出的改进算法相比与其它算法在寻优过程中能够保持种群多样性,具有更好寻优精度和更快的收敛速度。

混沌果蝇优化算法研究

针对基本果蝇优化算法寻优精度低和收敛速度慢的缺点,提出一种基于Sinusoidal混沌映射的果蝇优化算法。首先,在寻优过程中引入混沌优化参数更新果蝇群位置,优化全局搜索能力;其次,将其它4种混沌映射与FOA算法相结合,在7个基准测试函数上进行性能对比分析,得到性能最优的一种混沌果蝇优化算法SFOA。仿真结果表明,提出的改进算法与基本FOA算法及其它改进果蝇算法相比,测试指标高出3~5个数量级,其收敛精度和速度有较大提升。

基于改进的D-S证据理论的光伏阵列故障诊断

光伏阵列是光伏发电系统的核心,也是光伏发电过程中最易出现故障的设备,在发生故障的同时存在着大量的不确定信息。针对存在大量的不确定因素的光伏阵列故障诊断问题,基于证据理论在处理不确定信息的优点,提出了一种改进的Dempster-Shafer(D-S)证据理论的融合算法应用于光伏阵列故障诊断中,解决了存在交叉数据、误判率较高和诊断速度慢的光伏阵列故障模式识别问题。同时,利用改进的Jousselme距离衡量证据冲突,并通过折扣率思想以及权重系数的概念,解决了证据之间存在的高冲突对证据融合影响的问题。试验仿真结果证明,相对于传统的D-S证据理论融合算法,基于改进的D-S证据理论融合算法在光伏阵列故障诊断上,其融合结果不仅具有更高的可信度和更好的鲁棒性,而且收敛快。

风力发电机主轴裂纹监测系统设计与研发

为解决风机主轴运行过程中质量不受监控的现状。基于在线无损云监测技术,采用有限元应力分析法确定主轴应力集中位置,经过试验样件测试,设计了主要由扇形多探头超声检测装置、数据处理与分析传输系统及安装工装等组成的风机主轴裂纹在线云监测系统,实现了风机主轴径向裂纹实时在线监测,保证主轴安全运行。