用于配电系统网络规划的生物智能算法

介绍了在配电网络规划中用到的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等三种生物智能算法及他们相应的一些改进。

生物智能算法在机器人路径规划中的应用研究

提出并研究了一种应用于机器人路径规划的改进型生物智能算法。针对机器人路径规划的实际应用,在用Dijkstra算法链接图建模的地图中得到一个最优解的可行空间,又用优化蚁群算法得到全局的最优路径,具有较强的鲁棒性。在微粒群算法的基础上提出了矢量编码方案,有效避免了对地图建模过程的依赖,优化设计了交叉算子和变异算子,使得算法在保持较高收敛速度的同时能够避免陷入局部最优点。计算机仿真结果表明了算法的有效性。

生物群体智能算法在移动机器人路径规划中的应用研究综述

移动机器人路径规划是指在有障碍物的环境中,规划出一条连接起始点与目标点的无碰撞路径,是移动机器人进行导航和运动控制的基础,生物群体智能算法因种群的智慧和择优特性而被广泛地应用于移动机器人、无人机、无人船和无人车的路径规划中。本文依据不同生物种群的仿生原理,将生物群体智能算法分为功能仿生算法、信息仿生算法和成分(化学)仿生算法,在研究分析各类算法的基础上,对生物群体智能算法在实现移动机器人路径规划过程中存在的问题、解决方案和性能进行综合。基于移动机器人路径规划的准确性和实时性的要求,提出生物群体平衡自适应搜索算法、边缘算法和云网融合技术将是移动机器人路径规划的研究热点。

基于生物智能环状耦合的嵌入式永磁同步直线电机高精度位置协同控制研究

基于永磁同步直线电机的多电机协同定位驱动系统,由于高推力密度比、响应快等特点,被广泛应用于各种高精密工业加工制造领域。针对集成永磁同步直线电机(IPMSLM)系统,借鉴生物领域激素调节原理,结合生物智能控制(BIC)与滑模变结构(SMVS)控制算法,提高IPMSLM系统中单电机的定位精度与鲁棒性。基于Lyapunov稳定性原理,设计环状耦合位置协同控制器,在确保全局稳定的同时,进一步提高IPMSLM整个系统的协同定位精度。在RT-Lab半实物仿真平台进行空载和变负载实验,结果表明,所设计的BIC-SMVS位置控制算法,使得单电机的定位精度达到±4μm;基于Lyapunov的环状耦合协同控制算法,可实现系统协同误差控制精度在±6μm以内。

山区高速公路隧道照明节能控制技术研究

基于贵州山区高速公路隧道隧址区多阴、低交通密度的特点,分析了贵州山区高速公路隧道照明需求特点,并结合国内规范、数值模拟及生物智能算法进行隧道照明优化配置。以此为基础,根据不同节能控制方法的技术特点,优选出适用的隧道照明控制方法及控制策略,并进行相关经济性评价,得出相应结论。