优化PSO算法的时差频差联合定位技术

为了实现对目标位置和速度的精确无源定位,提出了一种基于优化PSO的时差频差联合定位算法。针对传统的PSO算法收敛速度慢,容易出现局部最优,从而导致定位结果不够精确,定位速度慢的情况,引入对惯性权重系数的优化增加其算法的收敛速度,结合自然选择淘汰机理和遗传算法中杂交概念,加强粒子种群的多样性使其达到全局最优的目的。实验结果表明:相对于标准粒子群算法,本文算法在对目标求解时,能快速收敛,不容易陷入局部最优,并且具有很好的定位精度。

粒子群优化算法在MEMS压力传感器电桥电阻计算与零偏补偿中的应用

采用粒子群优化(PSO)算法对微机电系统(MEMS)压力传感器电桥电阻进行了优化设计和验证。基于PSO算法的基本原理,建立电桥参数模型,充分利用冗余的测量数据配置优化条件,通过迭代运算得到了传感器惠斯通电桥电阻数值解,并将其作为零偏补偿的依据。然后根据计算和测试结果进行了零偏补偿,对补偿后结果进行了验证。结果表明,计算输出零偏值与实测输出零偏值之间的相对误差<1%;补偿后传感器的零偏值控制在0.5mV以内,实测零偏满量程误差≤0.1%。研究证明采用该算法模型可有效计算出MEMS压力传感器的电桥电阻参数,基于其计算结果的补偿方案可提升传感器电桥精度。

基于粒子群优化算法的急诊科心电监护设备风险管理模式研究

目的:基于粒子群优化(PSO)算法构建设备风险管理模型,探讨其在急诊科心电监护设备管理中的应用价值。方法:采用PSO算法优化神经网络模型构建心电监护设备风险管理模型,收集北京市普仁医院心电监护设备运行风险数据进行归一化处理,并将2021年11月至2023年10月北京市普仁医院急诊科在用的30台心电监护设备,按照设备管理模式不同对其分别采用反向传播(BP)神经网络模型(简称传统BP模式,设备运行时段为2021年11月至2022年10月)和PSO算法的设备风险管理模型(简称PSO算法模式,设备运行时段为2022年11月至2023年10月)进行管理,比较两种管理模型设备风险故障识别效果(测试集与训练集)、警报风险控制效果和设备故障维修诊断用时。结果:采用PSO算法的测试集风险故障数据识别受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.869、93.6%、92.8%和95.1%,训练集风险故障数据识别AUC值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.839、95.6%、97.9%和96.7%,均高于传统BP模式,差异有统计学意义(x_(测试)^(2)=3.691、4.023、3.557、3.409,x_(训练)^(2)=6.884、5.962、5.334、3.215;P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备警报阈值合格率和设备维护平均合格率分别为(98.61±3.07)%和(98.79±3.11)%,均高于传统BP模式,警报静音率为(1.14±0.27)%,低于传统BP模式,差异均有统计学意义(Z=11.831、10.020、21.141,P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备内部报修用时、外部报修用时、故障诊断用时和报修总用时分别为(1.21±0.96)、(3.18±1.09)、(5.08±1.93)和(10.95±2.81)min,均少于传统BP模式,差异有统计学意义(t=15.404、19.020、16.694、25.511,P<0.05)。结论:基于PSO算法构建的心电监护设备风险管理模型应用,能够提高心电监护设备风险故障数据识别灵敏度、特异度和准确性,提升警报阈值合格率和设备维护合格率,降低警报静音率,缩短故障诊断报修用时。

基于PSO-BP神经网络的Savonius型叶轮阵列消波性能优化

为了提高Savonius型(S型)叶轮的消波性能,提出一种S型叶轮阵列装置。通过试验记录不同的叶轮间距和叶轮相对入水深度等5个参数下波浪经过叶轮阵列后的透射系数K_(t),建立基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的S型叶轮阵列消波性能预测模型。将采用该模型与采用BP网络模型和GA-BP网络模型得到的平均绝对误差、均方根误差和决定系数R^(2)指标进行对比,结果表明,采用PSO-BP神经网络模型优化能得到误差更小、更精准的预测结果。当相邻叶轮间距分别为0.62 m和0.41 m、各叶轮入水深度分别为0.15 m、0.18 m和0.19 m时,S型叶轮阵列具有相对最佳的消波性能。

混动挖掘机电驱回转系统运行轨迹PSO控制优化

为了提高混动挖掘机电驱回转系统控制效率,结合挖掘机的具体控制方式,构建挖掘机回转系统优化模型。利用粒子群优化(PSO)算法完成求解过程,按照存档机制,通过加权度法处理最优解集,按照时间和回转系统的运行速度实现权重调整,从而满足回转系统的控制要求。对一个典型工况周期而言,回转电机的初始速度与终速度都设定成零,在0.5 s内达到最大速度,之后速度发生缓慢降低并接近零。前0.8 s,回转电机处于加速阶段,达到2 000 r/min时进入匀速状态,此时电机转矩介于400~600 N·m,超级电容在初始阶段保持放电状态;到达0.8 s时,回转电机进入制动阶段,发生转速的快速减小,形成了负的电磁转矩,电容按照恒流的状态进行充电。由仿真结果可知:经过优化处理的电驱回转系统,可以达到挖掘机回转系统动力参数控制性能。

基于粒子群优化算法的磁浮列车自抗扰悬浮控制器研究

为提高磁浮列车悬浮系统的抗干扰性和稳定性,本文提出基于粒子群优化算法(PSO)的自抗扰悬浮控制器。首先建立单电磁铁悬浮系统模型,然后基于该模型设计自抗扰控制器,最后引入粒子群优化算法对控制参数进行自适应寻优,得到适用于系统模型的自抗扰控制器。仿真和单悬浮架试验平台试验结果表明,系统受垂向加速度和悬浮气隙干扰时,相较于传统比例积分微分(PID)控制器,经粒子群优化算法自适应寻优的自抗扰控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,可为磁浮列车悬浮系统控制算法的工程应用提供新思路。

基于启发式PSO算法的新能源电池组串联充放电均衡优化

由于新能源电池串联成组后会出现性能参数上的差异,导致电池组能量利用率较低,提出基于启发式粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的新能源电池组串联充放电均衡优化。构建以电池组内单体电池实际可充入电量一致为目标的均衡优化模型,以最劣粒子排斥作用为启发式规则应用于PSO算法,得到最佳新能源电池组串联充放电均衡优化方案。实验表明,设计方法优化电池组充放电均衡后,较优化前电池可充入与放出的容量有所增加,证实该方法可提高新能源电池组能量利用率。

基于PSO-SVM算法的输电线路覆冰舞动预测模型

输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle swarm optimization-support vector machines)算法构建了四分裂导线覆冰舞动预警模型,将档距、风速、初始风攻角作为模型的输入,覆冰导线是否舞动作为输出。同时,为验证该预测模型的实用性及有效性,将PSO-SVM模型与其他智能算法如BP(back propagation)、支持向量机(support vector machine, SVM)、遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-optimization support vector, GA-SVM)模型的预测结果进行比较,结果表明PSO-SVM模型的预测结果精度更高,对输电线路覆冰舞动预警具有一定的参考意义。

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.

基于改进PSO算法的HVDC PI控制器优化设计

为了对直流输电系统的PI控制器进行优化设计,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法以克服传统粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部极值、使算法早熟的缺陷。在APSO算法中粒子群寻优计算时,每个粒子的惯性权重系数根据该粒子当前的适应值而自适应地变化,使得适应值好的粒子趋向于做当前最优解附近的精细搜索,适应值差的粒子则以较大步长对可行域进行全局粗略探测以便有机会发现新的更好的解,从而使得整个群体保持了多样性和良好的收敛特性。基于APSO算法,给出了一套系统化的直流输电PI控制器优化设计方法。通过对CIGRE HVDC Benchmark Model的仿真计算,以及与"稳定边界法"设计结果的比较、分析,证明了所提出的设计方法的可行性和有效性。

基于改进PSO算法的燃料电池模型优化

采用一种改进粒子群优化(PSO)算法,提出了一种优化燃料电池模型的方法,并用于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线模型,以得到最优参数。结果表明,这种优化模型的平均平方误差(MSE)为4.42×10-10V2,相关系数为99.87%,数学模型和实验数据之间的拟合精度高。

改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用

基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。

考虑谐振基于改进PSO算法的电容器优化配置

为了达到电容器的优化配置,避免配电网中电容器与系统、负荷阻抗发生串并联谐振,在考虑谐振的情况下,数学模型上将电容无功功率与串并联谐振频率的关系作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法(PSO),提出时变的非线性三角函数方法来控制参数对电容器进行优化配置。最后将优化配置的电容器与优化前的经济费用、网损等进行比较,结果表明优化配置后的电容器具有明显的经济性,且有效地避免了谐振的发生。

基于PSO算法的公路养护决策优化研究

针对公路养护决策中存在的问题,以路面养护为例,借助LDR指数建立养护决策模型,利用粒子群优化算法(PSO)决策模型,对不同路面条件下公路养护决策进行优化分析。研究成果将对公路养护提供决策支持,并提出利于公路养护资金优化的方法。

引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC

电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。

基于粒子群算法的室外配用电场景射线追踪优化方法

为高效地利用射线追踪(ray tracing,RT)方法对室外配用电环境毫米波段进行传播特性研究,提出一种将RT方法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相结合的RT优化方法.首先进行低分辨率RT,利用距离参数筛选出可能到达接收端的射线发射角度,并将其划分成多个搜索区域;然后在每个搜索区域中利用PSO算法寻找最优路径.该方法的路径损耗仿真结果与传统RT仿真结果以及实测数据都表现出了良好的一致性,场强覆盖预测也和传统RT仿真结果相一致.结果表明,该方法在保证精确度的同时可以有效提高RT计算效率,并避免了传统RT中的接收球问题,具有一定的工程应用价值.

考虑风向概率特征的航班时刻优化方法

在航班时刻表进行实际运行过程中,风向的变化对航班到达终端区共用航路点的时间造成影响,进而造成航路点的容量过载或容量浪费。因此,根据风向的统计概率对航班时刻进行调整,目的是制定在一定程度上能减少共用航路点的容量过载或容量浪费的航班时刻表。根据风向对离场航班跑道分配的影响提出基准风向的概念,并基于航季中各月份在过去5年间的机场基准风向概率预测了下一年各月的机场基准风向概率,并根据各月的基准风向概率特征进行聚类。在聚类结果的基础上,以风向变化对航路点流量的影响程度为目标函数,建立考虑风向概率特征的航班时刻优化模型,并将ε-约束法与改进粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)结合提出ε-约束(ε-constraint method)-PSO组合算法实现多目标模型的求解,以北京终端区的离场航班为研究对象进行验证。结果表明:相比初始航班时刻表,共用航路点小时流量的最大值减少了12%,在不同基准风向时的共用航路点流量方差分别降低49%和56%;相比线性加权求和的方法,该方法可以实现共用航路点的溢出航班总量减少70%。结果表明:在考虑风向概率特征的条件下,该模型可以在一定程度上使共用航路点的流量更均衡,减少出现共用航路点容量过载或容量浪费的现象,减轻航路点流量受风向影响的程度。

阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究

基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线。在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值。

应用MIPSO-XGBoost算法预测汽油产率

应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法预测效果更好,均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.4083、0.1827、0.4848;与GBDT算法、RF算法和AdaBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法在预测精度上也具有明显的优势,MSE、MAE、MAPE的指标值更小,对汽油产率的拟合结果更接近实际值,表明MIPSO-XGBoost汽油产率预测算法能对汽油产率进行较准确有效的预测。

基于k-均值的自适应PSO优化算法

提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法(KCMPSO).首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度,其次引入自适应变异算子,有效地增强了粒子群之间信息交换和PSO算法跳出局部最优解的能力.几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.