基于天牛须算法的钢筋混凝土框架结构优化

为使天牛须算法适用于解决钢筋混凝土框架离散变量结构优化问题,将天牛须算法进行改进,对天牛位置更新进行离散化处理。通过对两个钢筋混凝土框架结构优化算例进行分析,其结果表明:改进后的天牛须算法相较于遗传算法具有更好的优化效率。因此改进后的天牛须算法是一种适用于钢筋混凝土框架结构优化的智能优化算法。

天牛须算法在优化磁致伸缩换能器中的应用

磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规律;其次,将天牛须算法和粒子群遗传算法应用于线圈参数的本体优化问题,提出以提高换能器换能效率为优化目标、以线圈匝数和线圈提离距离为自变量的单目标优化设计模型,筛选出最优的线圈结构参数;最后,搭建锚杆无损检测实验平台,将自变量取值范围内的数值分别进行实验验证。研究结果表明:增加线圈的匝数、缩短线圈提离距离可以提高磁致伸缩换能器的换能效率;天牛须算法和粒子群遗传算法优化参数相同且符合仿真得到的影响规律,相比于粒子群遗传算法,天牛须算法原理简单、参数少、运算量少,在处理低维优化问题时具有更大的优越性;实验得到的线圈参数取值与算法优化结果一样,验证了天牛须算法用于锚杆换能器参数优化可靠且快速。

基于改进天牛须算法和永磁同步电机的采煤机牵引电机控制

为提高采煤机牵引系统的控制性能,提出了一种基于改进天牛须算法和永磁同步电机的采煤机牵引系统,并对其调速特性进行了研究。首先,在传统的天牛须算法的基础上,改进步长更新策略,提高了算法的全局寻优性能;然后,利用改进的天牛须算法对采煤机牵引系统进行优化,对其电机控制闭环中的PID参数进行寻优调节;最后,使用采煤机的真实负载数据对优化后的牵引系统进行MATLAB/Simulink仿真验证。仿真结果表明,优化后的牵引系统具有更好的动态特性,能实现更精准、快速的采煤机牵引调速。

基于天牛须算法的机械产品加工过程物料优化调度

文章利用天牛须优化算法解决机械产品加工过程的物料配送与调度问题。在分析机械产品加工过程物料调度问题耦合关系的基础上,建立这一过程的数学模型,然后,确定优化目标并设计了适应度函数,构建用于求解的天牛须优化算法;选择某智能制造中心加工某型货车制动盘浇铸的实例,进行物料调度优化方案比选仿真,并与传统的粒子群优化算法进行对比,从而证明天牛须优化算法的可行性与高效性。

改进天牛须算法的无刷直流电机控制研究

针对传统无刷直流电机(Brushless DC motor,BLDCM)速度控制系统响应慢、精度不高等缺点,提出一种基于改进天牛须算法(Beetle antennae search,BAS)优化PID控制器参数的无刷直流电机速度控制新策略。首先,建立BLDCM转速、电流双闭环调速系统数学模型。其次,在MATLAB/Simulink中搭建BLDCM控制系统仿真模型,实现双闭环控制,电流环采用传统PID控制,转速环采用改进天牛须算法优化PID控制,并进行空载、转速阶跃和突加负载这3种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建硬件实验平台,进行实验验证。仿真和实验结果均证明,采用改进天牛须算法PID调速控制系统具有良好的动、静态特性、转速响应快,抗干扰性强。

基于改进天牛须算法的应急资源调度优化

为充分利用应急资源、最大程度满足灾区民众的心理需求及提高灾后应急系统的响应能力,考虑灾害初期物资供应不足、道路受损及救援方案的公平性等因素,构建了最小化应急资源调度成本和最大化灾区民众满意度的多目标应急资源调度模型,求解各灾区的应急资源分配方案。采用步长递减的天牛须算法,引入步长更改系数、步长最大值等参数,使步长随迭代次数增加呈现递减趋势,提高算法的寻优效率和求解精度。运用建立的模型和算法求解应急资源调度问题,最终获得各受灾点的资源分配方案及灾区民众满意度。与通常采用的粒子群算法相比,该算法2个目标函数值均优于粒子群算法,求解质量更高,求解时间更短,在解决此类问题时,该算法可提供及时、更优的应急资源调度方案。

混沌天牛须算法在分数阶PID参数优化中的应用

针对分数阶PID控制器参数整定的复杂性问题,提出了一种基于混沌天牛须算法的分数阶PID控制器参数整定方法。首先,利用天牛须算法的寻优机制,进行不断的迭代寻优,寻找最适合受控系统的分数阶PID参数。同时,在原始天牛须算法中引入了混沌扰动机制,根据Logistic映射公式对天牛个体的位置进行随机扰动,增强全局搜索效果。为了验证所提出的混沌天牛须算法的优越性,将混沌天牛须算法与天牛须算法、粒子群算法对分数阶PID控制器参数分别进行寻优,最后进行仿真实验,结果表明混沌天牛须算法具有更好的寻优性能。

基于天牛须算法的新型开关磁阻电机优化研究

采用解析法建立新型线圈辅助励磁开关磁阻电机非线性模型,并对电机关键结构参数进行灵敏度分析。将天牛须算法应用于电机多目标全局搜索,求解性能最优的结构参数。为验证天牛须算法的有效性和可行性,同时也采用粒子群算法对电机进行多目标优化,分别建立两种算法优化后的电机三维有限元模型。两种优化结果对比分析表明,天牛须算法优化得到的电机转矩脉动更小,效率更高。

混合天牛须算法解决旅行商问题

文章针对天牛须算法(BAS)后期收敛速度慢、寻优精度低的缺点,提出了一种融入倒位变异的天牛须算法。文章基于基本的天牛须算法,将倒位变异融入到天牛须算法中,帮助算法跳出局部最优,并给出了该算法求解旅行商问题的详细执行过程。最后,为了验证新算法的有效性,使用标准TSP库中的实例对提出的算法的性能进行了实证评估。结果表明文章对天牛须算法的改进是合理的。

基于天牛须算法整定PID的永磁同步电机控制

在基于永磁同步电机的有感FOC控制中,通过调节转速环节和电流环节的PID控制器参数就能对电机进行控制,但传统的PID参数整定方法控制精度低,稳定性能差,难以获得令人满意的运行效果。为了解决该问题,提出一种基于天牛须算法的PID自整定方法,利用天牛须算法强大且快速的寻优能力对速度环节的PID参数进行自整定。仿真结果表明:该方法设计的电机控制系统具有响应快、无超调和鲁棒性高的优点,相对于传统方法具有显著的优越性。

基于差分天牛须算法的PEMFC阴极过氧比控制

氢燃料电池的输出功率和效率受空气供给系统影响。控制过氧比能有效解决因供给系统非线性、响应慢所导致的“氧饥饿或氧饱和”问题。传统的PID控制难以满足过氧比的快速稳定调整要求。建立了燃料电池空气供给系统的simulink模型,并提出了一种差分天牛须优化算法(DEBAS),通过对目标函数、变异算子、交叉算子等改进后再引入天牛须算法来提高差分算法的全局寻优能力和收敛速度。通过MATLAB平台分别用标准PID控制与标准差分算法和差分天牛须算法的PID控制进行仿真。仿真结果表明,基于差分天牛须算法的PID控制系统具有较强的鲁棒性、超调量小、较快的响应速度以及较小的静态误差,表明了差分天牛须算法在燃料电池过氧比控制方面的可行性。

基于天牛须算法的粒子群算法在PID参数整定上的应用

PSO虽然被广泛应用于包含PID参数整定等各种寻优问题中,但是传统粒子群算法在某些场合收敛速度慢且较容易陷入局部最优值。针对这些问题,文中提出一种将新型高效BAS融合进PSO算法的全局寻优过程,该方法可以更好地跳出局部最优点。同时,由于BAS算法为单一个体的算法,易因为早熟收敛陷入局部最优,故将BAS和传统的PSO结合也增强了BAS的丰富度。在Schaffer函数进行的20次独立测试显示,该算法相对于传统PSO和BAS取得了较好的寻优结果。最后,将算法应用到不稳定对象的PID参数寻优中,结果显示相对于PSO和改进PSO算法,新算法下的ts、tr、IAE、ISE等各项指标均得到了提高。

融入变异交叉的改进天牛须算法求解TSP及工程应用

为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO)。首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力。将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题。证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解。

改进天牛须算法在采煤机调高中的应用仿真

针对采煤机在工作过程中调高精度不足,滚筒轨迹跟踪能力不高的问题,提出了一种结合人工鱼群的改进天牛须优化算法的控制策略。使用改进的天牛须算法,以ITAE作为调高系统的性能指标,寻优得到采煤机调高系统PID控制参数。将改进天牛须算法与普通天牛须算法进行参数比对,证明了改进后的算法具有优越性。改进后的算法参数用于simulink搭建的系统仿真模型中,仿真证明改进的天牛须优化算法在快速寻优的基础上做到更加有效的降低系统误差,并且寻优得到的控制器具有更好的抗干扰和信号跟踪能力,可以为煤炭的高效生产提供依据。

基于改进天牛须算法的含固态变压器的配电网无功优化

提出了一种基于改进天牛须算法的含固态变压器(solid⁃state transformer,SST)的配电网无功优化方法,通过调节SST的调制系数和相位角补偿系统的无功功率。文中首先对SST进行数学建模,其次针对天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm,BAS)在低维度空间表现优异,在5维及以上空间存在收敛速度慢,精度低的问题,在BAS的基础上引入了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)中蒙特卡洛准则以及动态实时改变的步长因子,通过经典函数来测试文中所提算法的性能,最后应用到含SST的配电网中,对SST的连续优化变量和分布式发电(distributed generations,DGs)的无功输出进行优化,使系统的电压偏差与功率损耗达到最小,降低了SST在配电网中的成本。最后对改进的IEEE⁃33节点系统进行仿真,验证了该模型与算法的可行性与有效性。

改进天牛须算法对滑翔炸弹控制器的优化设计

对于采用BTT控制策略的滑翔炸弹这一复杂非线性系统,经过线性化处理后运用分通道设计的思路,来分别对俯仰偏航双通道进行设计。首先描述了其动力学模型,在对该模型分析的基础上,提出了添加混沌扰动的改进天牛须搜索算法,在每次迭代过程中对步长进行了自适应的动态调整,从而设计了基于此算法优化的LQR控制器。经Simulink仿真后对结果进行分析,改进优化算法其优化结果可以更好的跳出局部最优点,且在不同马赫数下设计的控制器都可以较好的满足系统的输出要求,同时也克服了以往经验试凑参数的非通用弊端,从而更好的满足在线调节的要求。

基于改进天牛须算法的家庭能量管理系统多目标优化调度

为平抑家庭用户的日负荷波动及降低用电成本,提出一种基于改进天牛须搜索算法的家庭能量管理系统多目标优化调度策略。首先,基于可控型家居负载的分类方法对典型家用设备进行分类,建立用户需求侧负载调度模型。然后,以负载工作特性和用户用电需求为约束条件,以家庭用户用电成本最低、负荷峰均比最小和用户舒适度最大为目标建立家庭能量管理系统多目标优化调度模型。最后,采用改进的天牛须搜索算法对模型进行求解。仿真实验结果表明,该方法能够有效地提高用电经济性和用户舒适度,减小家庭日用电负荷波动。

天牛须算法在油浸式变压器故障诊断中的应用

变压器在电力系统中处于非常重要地位,它对电力系统的正常运行起到了不可替代的作用。一旦发生故障,将会影响到整个电力系统的正常工作。因此对变压器的故障诊断显得尤为重要。近年来越来越多的研究学者利用人工神经网络对油浸式变压器进行故障诊断,但是将天牛须算法引入到BP神经网络过程中,并应用到变压器故障诊断方面的研究屈指可数。提出的方法首先利用粗糙集理论对故障数据进行优化处理,再利用天牛须算法优化BP神经网络模型对变压器故障进行诊断研究。实验结果表明,该方法对变压器故障诊断的准确率达到了91.25%,约简率达到了40%,并且诊断时间短、速度快、精度高。与其他优化算法相比具有明显的优势,经多次实验,诊断结果稳定,证明了该方法对故障诊断具有可行性和有效性。

改进天牛须算法优化自抗扰APF直流侧电压控制

针对有源电力滤波器(APF)的直流侧电压控制问题,基于传统比例积分(PI)控制方法控制精度低,存在超调和快速性这一矛盾,自抗扰控制(ADRC)因引入干扰补偿,大大提高其抗干扰能力。但目前单一的优化算法整定ADRC参数不能提高控制精度及响应速度,现提出通过改进天牛须算法(BAS)来优化自抗扰控制器参数的方法,将变异环节引入天牛须算法,使其跳出局部搜索,更快搜索得到全局最优解,并提高精度的同时兼顾响应速度,搭建MATLAB/Simulink仿真以及充电桩谐波治理的APF实验平台进行验证,通过实验验证,该算法优化后能够减少超调,实现电流的精确跟踪,其谐波率从3.32%降低到1.34%,证实算法的有效性。

基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测

为了提高短时交通流速度预测的精度,提出一种基于改进天牛须算法优化的确定性跳跃循环状态网络的交通流预测模型。首先对交通流速度序列进行浑沌性分析,重构序列的相空间,将对交通流速度序列的研究映射到其所在的相空间中进行;然后引入变步长因子和模拟退火技术对天牛须算法(beetle antennae search,BAS)进行改进,并以改进算法优化确定性跳跃循环状态网络(cycle reservoir with regular jumps,CRJ)的参数构建预测模型;最后通过实例对比分析模型的有效性。结果表明:通过相空间重构对交通流速度序列处理,能够挖掘序列内部的动态特性,使之更加适用于网络的建模;所提模型的预测结果同对比模型相比,平均绝对百分比误差下降了1.05%~6.04%,有效地提高了短时交通流速度的预测精度。