基于改进粒子群算法的机械手抓取力自整定模糊PID控制

为提高欠驱动机械手在易碎零件分拣过程中的稳定性,通过改进粒子群算法,给出一种优化其抓取性能的模糊PID控制算法。首先,分析欠驱动机械手抓取力控制系统的特性,提出粒子群算法与模糊PID抓取力控制系统相结合的具体策略。其次,将动态惯性权重等方法引入粒子群算法中,以提高其迭代速度并防止其陷入局部最优。在此基础上,利用改进后的粒子群算法优化模糊PID控制器的相关参数,实现了对模糊规则权重及量化因子的在线自整定,解决了PID参数无法动态调整的问题。最后,对其进行仿真分析。结果表明:该控制算法可以在0.8 s内达到稳定抓取力,稳态误差小于0.2%,扰动整定时间为0.262 s,系统的瞬态响应速度、控制精度以及稳定性均有明显提高。

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。

直觉模糊离散粒子群算法

在研究和分析离散粒子群算法(DBPSO)的基础上,提出一种基于直觉模糊熵的改进离散粒子群算法(IFDPSO).该算法以直觉模糊熵作为粒子群状态测度和速度变异的基本参数,同时加入了位置变异策略以保证算法在有限时间内尽可能多地遍历到次优位置及其邻域,增强了算法的全局寻优能力.实验数据表明,在求解较大规模整数规划问题(如0-1背包问题)时,IFDPSO比DPSO和蚁群算法(ACO)更为有效,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法.

基于分工和模糊控制的粒子群算法

为解决粒子群算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、寻优精度低、后期收敛慢等问题,提出一种基于分工和模糊控制的粒子群算法,使用分工、参数自适应调整和融合距离因素的模拟退火三种策略对粒子群算法进行改进。将粒子分为侦察粒子和后卫粒子,侦察粒子负责进行探索,后卫粒子向个体最优解和全局最优解学习,保证种群多样性并加快搜索速度;使用Sigmoid函数调节惯性权重,模糊逻辑控制学习因子,以平衡算法的探索和开发能力;以模拟退火机制更新全局最优粒子,同时兼顾距离因素,增强算法跳出局部最优解的能力。采用25个标准测试函数进行仿真实验,仿真结果表明,改进算法在收敛精度、速度和稳定性上都有更好表现。

基于模糊粒子群算法的光纤通信网络路由资源优化配置

光纤通信网络路由资源数据量大且不均衡,导致路由资源分配过程中丢包率升高,效率下降。提出基于模糊粒子群算法的光纤通信网络路由资源优化配置方法。建立光纤通信网络模型,对光纤通信网络参数映射展开定义描述。根据光纤通信网络生命期、路径延时搭建路由资源优化配置模型,采用模糊粒子群算法对模型展开求解。对最优解展开精准判断,实现光纤通信网络路由资源优化配置。实验结果表明,所提方法的丢包率最高仅为0.6%,带宽利用率最高达到了31%,配置时间最低仅为6.8 s,效率高,实际应用效果好。

基于离散粒子群算法的电力芯片电路运行参数优化

电力芯片电路运行中受到不确定因素的干扰,信噪比较低。为此基于离散粒子群算法提出了一种新的电力芯片电路运行参数优化方法,分析输出功率和发电功率,根据计算结果得到目标函数,确定离散粒子群的分布状态,平行转换最优粒子,建立参数序列,构建电力芯片电路运行参数优化模型,提取运行参数特征,二次优化调试数据,剔除异常数据,建立离散阵列模型,通过数据扫描实现参数优化。实验结果表明,所设计方法在面对连续运行电路数据和随机电路数据时,具有极好的优化效果,平均绝对值误差低于0.10,均方根误差低于0.20,信噪比较高,具有较好的效果。

基于小生境离散粒子群算法的不规则排样优化策略

针对目前二维不规则排样算法中存在的问题,提出一种基于小生境离散粒子群算法的二维不规则排样算法。该算法模拟两个相对独立的粒子群,两个粒子群并行进化,并在每迭代一次后相互交流信息,具有很强的全局搜索能力。实验结果表明,该算法在求解二维不规则排样问题时可以大幅提高板材的材料利用率,具有实际应用价值。

基于模糊离散粒子群的数据中心负载均衡研究

针对传统数据中心网络流量调度策略可能会引发大象流冲突,从而导致网络链路堵塞和负载不均衡问题,提出了一种模糊逻辑和离散粒子群相结合的数据中心负载均衡机制。该研究充分利用软件定义网络集中控制与全局视图特性,首先基于重定义的离散粒子群优化算法对大象流进行筛选;然后设计了一个基于模糊逻辑的综合评价模型,模型根据候选路径的特定参数生成路径综合评分;最后选择综合评分最高的路径转发大象流。实验结果表明,与其他算法相比,本文算法网络吞吐量提高了3.05%,链路利用率提高了8.82%。

基于粒子群算法的模糊散度多阈值图像分割方法

模糊散度图像中含有多个不同灰度级的区域,单阈值分割方法无法有效处理图像,导致图像分割方法效果较差.为此,提出一种基于粒子群算法的模糊散度多阈值图像分割方法.将彩色图像转换为灰度图像,简化数据复杂度,为后续处理做准备.采用均值滤波法去除图像中的噪声,通过计算滤波模板内像素的均值来替代中心点像素值,以减少冗余像素点对分割结果的影响.构建直方图均衡化图像增强模型,增强图像中目标信息与背景信息的对比度,恢复过明或过暗环境中丢失的细节信息,提高图像分割的准确性.利用粒子群算法,基于模糊散度的概念,将原始图像与分割图像之间的模糊散度作为适应度函数,通过迭代优化找到最优的多阈值分割方案.结果表明,所提方法的结构相似度指数和均匀性指数相对更大,由此说明所提方法有效提高了图像分割的准确性和效率.

基于模糊粒子群算法的配网指令调度联合优化方法

配网指令调度的联合优化可以保证配电网的安全稳定运行。为了提高配网指令调度的联合优化能力,提出基于模糊粒子群算法的配网指令调度联合优化方法。根据配电网的物理架构组成,给出配电网与通信网的连接结构,通过分析配电网的负荷特征和储能特征,挖掘出配电网的运行特征。依据分布式电源在微电网系统中的出力,计算燃料消耗费用、发电设备的维修折旧费用、停电赔偿费用和电能交易费用,以发电费用最低为目标,建立配网指令调度的目标函数。通过粒子群算法的模糊处理,利用模糊粒子群算法设计配网指令调度的联合优化算法,实现配网指令调度的联合优化。算例结果表明,所提方法可以降低配电网的损耗,并保证系统负荷的稳定性。

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。

基于PSO与AFSA的GNSS整周模糊度种群融合优化算法

载波相位测量是实现全球导航卫星系统(Global navigation satellite system, GNSS)快速高精度定位的重要途径,而准确解算整周模糊度是其中的关键步骤之一.粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)收敛速度快但易陷入局部最优,人工鱼群算法(Artificial fish swarm algorithm, AFSA)全局优化性能好但收敛速度慢,因此融合两种算法的优点,提出一种GNSS整周模糊度种群融合优化算法(PSOAF).首先,通过载波相位双差方程求解整周模糊度的浮点解和对应的协方差矩阵.然后,采用反整数Cholesky算法对模糊度浮点解作降相关处理.其次,针对整数最小二乘估计的不足通过优化适应度函数来提高算法的收敛性和搜索性能.最后,通过PSOAF算法对整周模糊度进行解算.通过经典算例和试验研究表明:PSOAF算法可以更快地收敛于最优解,搜索效率也更为出色,解算的基线精度可以控制在10 mm以内,在短基线的实际情况下具有较高的应用价值.

多策略改进粒子群优化AGV模糊PID控制

为解决AGV在复杂环境下控制精度低下、响应速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进粒子群优化模糊PID控制方法。在粒子群算法(PSO)引入Logistic混沌映射对种群进行初始化,其次对惯性权重和学习因子进行非线性控制更新,提升种群寻优能力和避免陷入局部最优;选取9个测试函数验证改进PSO算法效果。仿真结果表明改进PSO在寻优精度和收敛速度都优于其他3种算法,而且不易陷入局部最优。最后对被控系统进行效果验证,结果表明改进PSO优化模糊PID控制器在常规和外部干扰两种环境下控制性能都优于传统PID和模糊PID,具有高可靠性、高控制精度,满足系统要求。

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。

基于动态搜索策略离散粒子群算法的稀疏阵列约束优化

针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法在粒子速度更新时使用基于小生境的分散解集合替换群体最优解,以形成高多样性种群.为了增强后期局部收敛性,在适时启动局部变异策略,利用变异概率自适应地调整粒子位置,并通过两个观测参数监控其运动状态.经典函数测试和平面稀疏阵列数值仿真结果证明了算法的有效性和鲁棒性.相同仿真条件下,相比于现有三种算法,该算法峰值旁瓣电平(Peak Side-Lobe Level,PSLL)分别降低了8.45%,6.77%和8.27%.

基于改进粒子群算法的模糊PID在DEH中的应用

针对PSO算法易陷入局部极值,探索参数法,推导出一种改进的PSO算法。该算法采用惯性权重呈幂指数衰减的策略,扩大前期全局搜索范围,提升后期局部寻优准度。经测试比较,证明了可行性。同时,为解决汽轮机数字电液控制系统(DEH)中单一PID控制的局限性,将改进算法与模糊PID控制相结合,共同优化系统参数,使DEH在发生偏差变化时,实时调节系统的控制质量。最后,在Matlab软件下建立仿真模型,并与模糊PID、单一PID控制对比,结果证明了该策略在DEH控制方面的优势。

UFMC系统基于改进离散粒子群的峰均比抑制算法

针对通用滤波多载波(UFMC)系统中相同相位信号叠加而引起的峰均比(PAPR)过高的问题,提出一种基于改进离散粒子群(IDPSO)的峰均比抑制算法。该算法在离散粒子群(DPSO)算法的基础上,引入一种对控制参数分段线性调整的改进方式,提升了算法的搜索性能。将改进后的离散粒子群算法与部分传输序列(PTS)相结合形成IDPSO-PTS算法,并对每个子块进行加扰。所提算法在规定迭代次数内搜索最佳的相位因子组合,以降低UFMC系统的峰均比。仿真结果表明:IDPSO-PTS算法与原始UFMC相比,PAPR可降低3.5 dB;与DPSO-PTS算法相比,PAPR可降低0.2 dB;存在大量候选相位因子组合时,IDPSO-PTS算法与PTS技术相比可显著降低计算复杂度。

APU控制参数多策略融合粒子群算法寻优

为使辅助动力单元(APU)在工作点切换过程中的动态性能更优,提出了一种多策略融合粒子群算法优化模糊PID的控制参数。该算法对粒子群算法的常规迭代过程引入概率可调的干扰策略、混沌搜索策略、惯性权重自适应和学习因子线性调节策略,使其更适合优化维度多达187个的模糊PID控制参数。针对该算法中关键的增强全局搜索能力p和增强局部搜索能力pp两个参数的取值进行研究,搭建了APU仿真模型。仿真结果表明:多策略融合粒子群算法优化后的模糊PID控制参数相较于经典PID在转速变化、转矩变化和节气门开度变化的动态性能上均有较大的提升。

基于粒子群算法的开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机本身所具有的强非线性,转矩脉动大、调速性能待改进等问题,采用了一种基于粒子群优化模糊PI控制并结合柔性神经网络的控制方法,将模糊控制理论与PI控制相结合,并通过粒子群算法进行优化。进行了速度外环为无优化模糊PI控制、传统PID控制以及粒子群优化模糊PI控制三种仿真实验,三种仿真实验均采用柔性神经网络作为转矩内环。对比仿真结果发现,粒子群优化模糊PI控制在额定转速为150 r/min、800 r/min、1500 r/min三种情况下的转矩脉动最小,提高了系统的鲁棒性,对比实验表明,粒子群优化的模糊PI控制作为速度外环,柔性神经网络作用于转矩内环的控制方法性能优良,适用于开关磁阻电机的转矩脉动抑制。

基于粒子群优化模糊PID的双闭环温度控制系统

针对近红外分布反馈式半导体激光器(DFB)输出激光的波长和光功率的稳定性受温度影响较大的特点,设计了一种双闭环模糊PID温度控制系统.由于模糊PID控制器对PID参数的调控取决于专家经验,尽管控制效果也不错,但距离理想状态还有一定的距离,于是把粒子群优化算法导入模糊PID控制器中,实现对参数更深层次的优化.经过模拟证明,经过粒子群算法优化后的模糊PID控制器具有更快的响应速度、更小的超调率,还可以在更短的时间内使系统到达稳定状态.