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。

基于粒子群优化算法PID参数优化的双电机耦合驱动履带车辆转向控制

针对电驱动履带车辆转向灵敏度不高、控制精度难的问题进行转向控制策略研究,对双电机耦合驱动履带车辆开展动力学分析,利用数学仿真软件建立转向动力学模型。设计一种基于粒子群优化算法对比例-微分-积分控制器(Proportional-Integral-Differential controller,PID)参数优化的转向控制策略,以改进型时间乘绝对误差积分指标为粒子群优化算法目标函数,对PID转向控制策略中的控制参数进行实时优化,动态调节控制参数,实现车辆转向控制系统优化输出。利用硬件在环仿真平台和实车试验,对控制策略进行仿真和实车试验验证,试验结果验证了控制策略的有效性。

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.

基于改进粒子群算法的湿法冶金技术优化控制

分析了湿法冶金技术的关键工艺,构建了优化控制模型,并利用自适应惯性权重和模拟退火算子对粒子群算法进行改进,对湿法冶金技术进行优化控制。仿真试验结果显示:在A风力发电场优化数据集中测试中,AIW-SAO-PSO算法迭代225次时趋于稳定,适应度值约为0.165,且迭代100次时,算法的均方根误差、平均绝对误差、相对标准偏差分别为0.0080,0.0045和0.971%;在湿法冶金技术优化控制模型的寻优求解中,得到的综合效益值为1.9×10^(5)元/h,与目标期待值的绝对误差约为0.1×10^(4)元/h。实现了湿法冶金技术的优化控制,并为同类型优化控制提供理论支持。

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。

聚集度指标引导的注意力学习粒子群优化算法

尽管目前粒子群优化(PSO)算法在求解很多优化问题上表现出了良好的性能,但如何在保持种群多样性的同时确保收敛精度,防止群体陷入局部最优,平衡勘探与开发之间的矛盾,仍是粒子群优化算法研究需要解决的问题。针对这些问题,提出了一种聚集度指标引导的注意力学习粒子群优化算法(ALPSO-AI)。首先,为了有效保持种群多样性,整个种群被分成若干大小相等的子群,并且在进化过程中重新组合,在每一代中,子群中的不同粒子根据其性能自适应地选择多个优质的学习对象。种群外部设有存档,用于指导种群的搜索并评估进化程度;其次,引入注意力机制,根据每个学习对象与更新粒子适应值的差异,对每个学习对象赋予不同的注意力权重,生成一个高质量的学习榜样,用于粒子的更新。针对搜索前期和后期不同的搜索需求,分别设计不同尺度的注意力分配方式,进行全局搜索和局部搜索;此外,对存档引入聚集度指标,通过判断当前最优粒子周围的适应值相似度,评估当前种群进化水平,当聚集度指标达到阈值时,开启局部搜索,以增强算法的整体收敛能力。实验对CEC2013测试集的28个基准函数在30维和50维的空间分别进行测试,并与主流的5种变体PSO和其他优化算法进行比较,实验结果证明了ALPSO-AI的优越性。此外,注意力学习和聚集度指标的有效性也进行了充分的验证。

基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略

针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。

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。

基于粒子群算法的电液执行机构控制器参数优化方法研究

针对电液执行机构系统及其滑模控制系统存在非线性、不确定性和震颤等问题,提出一种基于粒子群算法的电液执行机构控制器参数优化技术,采用粒子群优化算法对传统的滑模变结构控制变量在具有外界干扰的条件下进行实时优化,从而使电液执行机构系统产生精确运动。首先,对电液执行机构系统建模,得出系统状态方程,然后分析传统滑模控制器,将粒子群优化算法引入滑模控制器中,对滑模控制器中的切换控制项进行实时优化,在具有外界干扰时优化出最佳滑模变量,从而保证电液执行机构系统能对输入信号产生精确的位置追踪。利用MATLAB/Simulink模块建立滑模控制器系统模型并进行仿真,仿真结果显示,在具有干扰条件下,提出的控制器可以使滑模变量快速收敛,实现对目标曲线进行快速精确的位置追踪,大大提高系统的鲁棒性,从而证明了所提方法的有效性和科学性。

基于粒子群算法的试验机加速度控制系统优化研究

研究针对试验机加速度控制系统优化问题,基于粒子群算法设计优化模型,并结合电气自动化技术,实现了试验机加速度控制系统的自动化。通过对试验机加速度控制系统的优化,提高了试验机加速度控制系统的响应速度和控制精度,降低了试验机加速度控制系统的能耗和故障率。研究成果对试验机制造公司的技术提升,具有一定的指导意义。

基于粒子群算法的互联电网AGC随机最优控制系统

电信号输出量变化会影响有功功率与电量总功率之间的平衡关系,从而使电网频率发生偏移。针对此问题,设计基于粒子群算法的互联电网AGC随机最优控制系统。以AGC架构为基础对预测控制器实施滚动优化与反馈校正处理,完成控制系统的功能结构分析。在此基础上建立粒子群算法模型,根据自然频率特性系数求解结果,确定区域频率偏差指标的取值范围,完善互联电网控制策略,实现互联电网AGC随机最优控制。对比实验结果显示,随着电信号输出量的增大,所设计系统的有功功率与电量总功率之间的配比始终不会小于75%,不会造成电网频率偏移情况。

基于粒子群优化-蚁群融合算法的分布式电驱动车辆模型预测转矩协调控制策略

针对分布式电驱动车辆多动力源耦合作用和高度非线性造成的动力学控制难题,以7自由度整车动力学模型为预测模型,以粒子群优化-蚁群融合算法为优化方法,提出一种基于粒子群优化-蚁群融合算法的模型预测转矩协调控制策略,并搭建了仿真实验和实车试验平台,进行了多种工况试验。试验结果表明,新提出的转矩协调控制策略能够根据试验工况调整控制模式,实现动力性、经济性和操纵稳定性的综合最优控制效果。

基于改进粒子群算法的中央空调系统节能优化控制

建筑的中央空调系统等设备用电能源消耗大,导致建筑能耗持续增长。为解决上述问题,首先根据中央空调工作原理,建立中央空调系统各设备能耗的数学模型,并选取决策变量;然后以中央空调系统总能耗最小为目标,以各变量上下限、设备之间的耦合关系、能量守恒等作为约束条件,建立中央空调系统节能优化模型;其次,将室内实时所需冷负荷与室内设定温度作为已知量,各决策变量作为输入量,中央空调系统总能耗作为输出量,降低模型的复杂程度;接着提出一种基于动态权重系数与加速因子的改进粒子群算法(IPSO),对各决策变量进行协同优化控制,搜寻中央空调系统节能优化模型的最优解;最后,通过仿真分析对比IPSO与标准粒子群算法,IPSO结果更优、收敛性更好,优化后的空调系统总能耗较优化前显著降低,验证了所提模型与方法的有效性。

基于改进粒子群优化IPSO算法的茶叶烘干机温度控制策略

针对茶叶烘干机热效率低,温度不稳定、茶叶品质不易保证的问题,对燃煤式热风干炉进行研究,通过对粒子群算法(PSO)进行混沌处理,得出了一种改进粒子群算法(IPSO),然后通过IPSO对模糊PID控制器的参数进行优化,以解决粒子群算法易早熟、寻优效率低以及PID参数无法实时在线调整的缺点。根据热风炉的实时温度,自动调节热风炉的排烟量,以实现烘干机的温度恒定。同时,采用优化后的模糊PID控制策略对系统进行了仿真和测试。结果表明,该研究所用方法能根据烘干机温度有效控制热风炉排烟量,从而实时控制热风温度,实现恒温控制的目的。

基于粒子群优化算法的电网环境噪声监测及控制方法

信号在传输时受噪声信号影响形成低频振荡,检测效果不佳,为此,提出一种粒子群优化算法下电网环境噪声监测及控制方法。通过粒子群优化算法训练得出电网环境噪声最佳首相位,经过同步相量测量单元获得功角信号存储于相量数据集设备中,再输送到首次并行滤波设备内,得到单元幅值最大值,凭借该幅值对单元参数重调,依据其振荡频率、幅值、衰减系数与首次相位的取值情况监测出噪声,最后把监测出噪声经过带宽滤波设备,最终控制电网噪声。实验结果表明,所提方法能够在不同类型样本中均取得较好信号监测与控制结果,拥有极佳鲁棒性。

基于多策略分区勘探粒子群算法的主蒸汽温度优化控制

为满足火电机组快速深度变负荷工况下主蒸汽温度控制器参数整定需求,将选择算子、自适应学习因子、自适应惯性权重系数引入标准粒子群算法中,提出多策略分区勘探粒子群算法。该方法根据适应度评价指标,将种群划分为标准粒子群操作区、选择算子操作区、自适应学习因子操作区、自适应惯性权重系数操作区4个分区,以充分发挥各寻优策略的优势,保证算法具有较高收敛精度,同时具有较快的收敛速度。与其他5种改进粒子群算法进行对比实验,结果表明:本文所提算法寻优精度高,收敛时间短。将本文算法与衰减曲线法、3种改进粒子群算法分别应用于主蒸汽温度串级PID控制器参数优化,仿真实验结果验证了本文算法的有效性。

基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究

针对粉尘仪检定装置在粉尘均匀性控制过程中存在非线性、多扰动等问题,提出一种改进粒子群优化(IPSO)算法的PID控制器参数优化策略。首先,对标准PSO算法添加随迭代次数逐渐递减的权重系数w;然后,引入余弦函数以及指数函数动态调整学习因子,保证了粒子在搜索最优解过程中的灵活性和学习能力,提高了算法的收敛速度和自适应能力;最后,利用IPSO算法设计一种IPSO-PID控制器。实验结果表明:经过IPSO算法优化后的PID控制器与传统PID控制器以及PSO优化后的PID控制器相比,具有响应速度快、超调量小、抗干扰性能以及自适应能力强等优点。