改进的二阶振荡粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。

二阶振荡微粒群算法

从控制角度分析了微粒群算法的进化方程,在此基础上,为了增加微粒群体的多样性和进一步改善算法性能,引入二阶振荡进化方程来调节微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,该方法能够显著地加强算法的全局最优性,同时加快算法的收敛速度。

多模型内模控制器在主汽温的应用研究

针对火电厂主汽温被控对象的大惯性、大滞后特点并且负荷变化对被控对象参数影响较大等因素,PID控制器的控制效果很难达到满意。提出基于多模型内模切换控制方案。被控对象的传递函数的模型在不同的工况下建立,并设计出与其相对应控制器,在不同运行工况选择相应的控制器,实现全工况下安全运行。基于新的目标函数的二阶振荡进化方程来调节粒子群算法对内模控制参数进行优化。仿真表明,该方案比传统PID控制具有更好的控制品质。