基于粒子群优化算法的太阳能水培智能控制系统设计与实现

为实现水培营养液水质参数的高效、精确控制,减少设备供能产生的碳排量,构建了一个基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法的水培智能控制系统。用PSO算法优化模糊控制器的量化、比例因子,加入Smith预估器补偿反馈时延,对pH为4.5、电导率(Electrical Conductivity,EC)为0 mS/cm的营养液进行精确调控。经过优化,分别在44 s和43 s后达到预设值,并能维持稳定状态。建立光伏发电模块,引入MPPT算法,缩短跟踪时长至0.04 s。结果表明,该系统能提高营养液水质参数的调节精度,缩短控制时长,增强水培环境的稳定性;同时,能提升发电效率,实现节能减排。

基于GA-BP神经网络和改进粒子群算法的碰撞射流和冷却顶板复合空调系统优化

对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_(s)、送风速度v_(s)、冷却顶板内表面温度t_(c)、房间负荷Q_(c))之间的预测模型,通过相关性分析确定设计变量对运行性能影响的显著性并排序。结果表明,增大v_(s)可使Δt降低,但R_(PD)增大;增大t_(c)有助于降低Δt和R_(PD),但t_(a)升高;为使t_(a)下降,可通过降低t_(s)来实现,但室内空气质量变差。为确保IJV/RC复合空调能在保证室内热舒适的同时提供良好室内空气品质,利用改进粒子群算法对复合空调的运行性能进行多目标同时优化,建立不同房间负荷条件下的设计参量最优匹配关系。研究结果可为IJV/RC复合空调的优化设计和运行控制提供理论指导。

基于改进粒子群算法的中深层地源热泵供暖系统运行优化

构建变工况运行且包含蓄热装置的中深层地源热泵供暖系统,基于改进粒子群算法,分别以运行费用、系统COP和地热能利用系数为目标函数对系统运行进行优化,并对优化结果进行比较和分析。结果表明:对应目标函数优化后的运行费用、系统COP和地热能利用系数分别为279.27元、6.4420和0.8527。以系统COP为目标函数的优化效果与运行费用相反,而与地热能利用系数相近。

基于改进粒子群优化算法的源网荷储系统容量配置研究

随着可再生能源技术的发展,源网荷储系统成为保证电力系统可靠性和稳定性的重要解决方案。合理的容量配置可优化投资成本、保证系统的供电可靠性并减少可再生能源的浪费,对提升系统性能和经济效益至关重要。提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法,结合可变惯性权重,增强算法的搜索能力和收敛速度,采用多目标优化,在保证供电可靠性、尽可能减少弃风弃光量的前提下,寻找投资成本最低的源荷储容量及功率配置方案。将所提算法应用于小岛源网荷储测试系统,并与典型优化算法进行比较。仿真结果表明,基于改进PSO算法的多目标优化方法不仅能够有效实现源网荷储系统的容量配置,而且收敛速度和解的质量都有显著提升,为电力系统规划和运行提供了一种新的优化工具。

基于粒子群优化算法的信息数据共享系统设计

智慧信息数据共享系统无法有效降低共享过程中的信息损失,为此,提出基于粒子群优化算法的智慧信息数据共享系统。硬件方面,设计核心管理器和存储器;软件方面,建立智慧信息资源仓库,基于粒子群优化算法进行智慧信息资源聚类,设计信息资源的传输与交换方式智慧信息数据共享。测试结果表明,该系统能够有效降低共享过程中的信息损失。

基于粒子群算法优化PID的海上风电柔直并网系统调频控制

针对海上风电柔直并网系统存在电压以及频率失稳的问题,提出基于粒子群算法优化PID的海上风电柔直并网系统调频控制方法。海上风电柔直并网系统利用频率控制器确定风电场的无功电流指令,利用PID控制器将无功电流值依据比例精准划分至各风机中,采用粒子群算法优化PID控制器,获取PID控制器的最优比例增益、微分增益以及积分增益三个参数,PID控制器利用获取的最优参数进行海上风电柔直并网系统调频控制。实验结果表明,所提方法可以高精度进行海上风电柔直并网系统实施调频控制,可以使海上风电场柔直并网系统维持稳定的运行状态。

基于粒子群优化算法的车间调度系统探析

当今市场对产品的需求日益个性化和多元化,传统生产系统已无法满足产品要求。因此,车间调度也应与时俱进,运用更先进的粒子群优化算法对车间调度系统进行更新,以达到提高生产效率的目的。文章基于车间调度系统特性构建系统模型,提出基于粒子群优化算法的车间调度系统,并进行仿真实验和数据分析。结果表明,该算法具有可行性,希望能为相关工作者提供参考与帮助。

基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。

基于粒子群优化模糊PID控制的水厂加氯系统

水厂加氯过程具有非线性、大时滞等特点,采用传统的PID控制方式难以实现消毒剂精准投加。因此,以某采用次氯酸钠消毒系统的水厂为例,首先通过分析该水厂加氯系统工作原理,结合工程经验和运行数据确定了加氯过程的近似数学模型。然后综合使用粒子群优化算法、模糊控制算法和PID控制算法,设计了一种粒子群优化模糊PID控制器,并利用MATLAB软件搭建了粒子群优化模糊PID控制系统和传统PID控制系统的模型进行仿真验证,结果表明:相较于传统PID控制系统,粒子群优化模糊PID控制系统的超调量减少了89.36%,调节时间减少了46.63%,其抗干扰能力也更强,系统整体控制效果有了较大提升。最后使用基于粒子群优化的模糊PID控制法对水厂加氯控制系统进行改造,试运行后发现,新系统控制效果良好,出厂水游离氯值能够稳定在设定值附近。

采用改进多目标粒子群算法的斜拉桥阻尼器参数优化

为克服大跨度斜拉桥黏滞阻尼器优化设计效率低、多个相互制约的减震控制目标的问题难以权衡,基于遗传算法的“变异”方法,提出了改进多目标粒子群算法来进行阻尼器参数优化设计。建立大跨度斜拉桥的有限元模型,开展了全桥地震响应分析,根据抗震需求在桥梁纵向设置黏滞阻尼器;分别建立了塔底弯矩、阻尼力和梁端位移的减震响应与阻尼器参数之间的响应面数学模型;以减震响应面模型为研究对象,通过该算法进行阻尼器参数全局自动寻优分析,确定了阻尼器的最优参数,并与采用参数敏感性分析方法确定的一组阻尼参数进行对比分析。研究结果表明:该优化方法具有计算精度好、优化效率高和更好地权衡多个相互制约的减震控制目标的优点;通过优化算法获得的阻尼器参数组合相比采用参数敏感性分析方法获得的阻尼参数组合的减震响应,塔底弯矩增大1.73%,阻尼力减小5.97%,梁端位移减小1.66%;在无需多次有限元试算的基础上确定了更高精度的阻尼器优化参数组合,在提高减震效果的同时大大提升了计算效率。

基于粒子群优化和卷积神经网络的电力系统运行状态辨识

随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm optimization and convolutional neural network,PSO-CNN)的高精度电力系统实时运行状态辨识方法。首先,该方法同时考虑电力系统安全域与稳定域下的暂态问题,适用于暂态稳定故障前、故障中及故障后多场景的电力系统运行状态辨识。其次,为确保样本数据中新能源机组出力方式的全面性,采用拉丁超立方抽样方法对精细化仿真数据采样,考虑到实际电力系统中存在状态类别极端不平衡问题,引入PSO算法调节模型不同类别损失函数权重以提高模型对极端不均衡样本的辨识效果。最后,分别在IEEE39节点系统及某省级电网系统中对所提方法进行评估,实验结果证明了所提状态辨识方法的有效性及鲁棒性。

基于人工免疫-改进粒子群优化算法的机械臂轨迹规划研究

焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业机器人路径约束及工况需求,选取时间、能耗、跃度3个运动学指标作为目标优化函数,采用人工免疫双态粒子群进行轨迹优化;为了平衡粒子“探索”与“利用”,增加双模态模型,引入人工免疫系统,提升了粒子多样性与后期收敛能力;根据Pareto解集得到满足约束的焊接机器人各关节最优轨迹,通过Matlab仿真证明了方法的有效性;最后,针对空间相贯曲线焊缝进行了焊接试验。结果显示,规划的轨迹符合实际工程需求。

基于互信息粒子群优化-长短期记忆神经网络医疗设备运行质量预测模型的慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理研究

目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理。方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型(简称PSO-LSTM模型),制定设备使用、维护、维修及报废的智能管理方案。选取2019年8月至2023年7月新疆维吾尔自治区人民医院呼吸科临床在用的139台医疗设备,将2019年8月至2021年7月的67台设备采用经验管理模式,2021年8月至2023年7月的72台设备采用智能管理模式。计算传统循环神经网络(RNN)、LSTM神经网络模型训练集和测试集与PSO-LSTM神经网络模型的预测准确性,对比两种管理模式设备管理质量和设备使用操作与技术保障人员以及患者或家属对两种管理模式的管理满意度。结果:PSO-LSTM模型训练集预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)值和均方根差(RMSE)值分别为0.014和0.008,测试集分别为0.032和0.018,均低于RNN和LSTM模型。采用智能管理模式的设备平均故障频次、平均开机率、管理成本平均增幅、平均维护执行率及平均报废合规率分别为(0.99±0.85)次/年、(95.74±2.16)%、(1.72±1.28)%、(96.49±1.97)%和(97.59±1.49)%,平均故障频次和管理成本平均增幅低于经验管理模式,平均开机率、平均维护执行率和平均报废合规率高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=3.297、3.469、2.394、4.187、3.503,P<0.05);设备使用操作与技术保障人员及患者或家属对采用智能管理模式的设备性能、运行质量、管理方式、管理成本以及诊疗效果满意度评分分别为(94.73±1.85)分、(93.38±3.15)分、(93.48±2.02)分、(94.35±2.34)分和(95.14±2.07)分,均高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=4.131、3.827、5.716、3.430、3.173,P<0.05)。结论:基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型能更准确地评估设备运行状况,提高医疗设备临床运行质量,改善临床服务满意度。

基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法

对波浪能发电集群的优化控制有助于波浪能的有效利用,为此文章提出了基于混合粒子群算法的波浪能发电集群优化方法。以直驱式发电装置为研究对象,探讨其构成发电集群短期尺度下稳定状态的数学模型,由简至繁依次考虑波浪动态压力、装置间辐射影响和遮挡效应,以便更准确地模拟一定密集度的波浪能发电装置部署下的实际效果。以集群功率最大化为优化目标,根据装置运动和海域能量约束,提出混合粒子群算法求解集群的最优参数,在传统算法基础上设定自适应惯性权重并加入交叉和变异操作,以应对复杂集群方程解空间的多峰性问题。算例结果验证了所述集群优化方法的有效性,求解质量良好;同时表明波浪能发电集群规模越大,装置之间的辐射影响越复杂,遮挡效应越明显。

基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法

目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。

陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化算法

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷阱标记策略为粒子群提供动态速度增量,使其摆脱最优解的束缚。利用懒蚂蚁寻优策略多样化粒子速度,提升种群多样性。通过惯性认知策略在速度更新中引入历史位置,增加粒子的路径多样性和提升粒子的探索性能,使粒子更有效地避免陷入新的局部最优。理论证明了引入历史位置的粒子群算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法不仅能有效解决粒子群已陷入局部最优和过早收敛的问题,且与其他算法相比,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。

基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究

为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。

基于粒子群的旧工业建筑再利用空间优化算法

为了解决土地资源紧张的问题,优化旧工业建筑空间,提高建筑利用空间紧密度,实现空间再利用,提出基于粒子群的旧工业建筑再利用空间优化算法。将土地利用适宜性最大化、用地紧凑度最大化和转化成本最小化作为优化目标,构建空间优化模型,建立旧工业建筑再利用空间优化目标函数,在相关条件的约束下采用粒子群算法求解上述目标函数,实现旧工业建筑再利用空间的优化。仿真结果表明,所提方法的地类转换成本低,总适宜度、生态协调性和社会效益高,空间紧凑度高,优化效率高。

基于离散粒子群算法的管道保温结构优化研究

针对目前管道保温结构优化算法不稳定、结果优化程度不高的问题,建立以经济效益为目标函数,以满足国家散热损失标准等条件为约束函数的离散型数学模型。以BPSO算法为基础改变其位置更新规则,防止种群进化失效;采用自适应权重增加粒子的全局和局部搜索能力;充分利用模拟退火算法的思想避免出现早熟现象。应用改进的算法分别对普通蒸汽管道和核电站的蒸汽管道进行系统仿真实验。结果表明,该算法能够在满足国家散热损失标准等条件下取得最优解,可以为管道保温结构提供合理的优化方案。

基于自适应混合粒子群算法优化支持向量机的乳腺癌预测

使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之后,80%的数据用于模型的训练,剩余20%用于模型的测试。每次实验分别按照比例随机生成的训练集和测试集进行20次预测,计算平均正确率。实验表明,自适应混合粒子群算法优化精度高于标准粒子群算法和鲸鱼算法。