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。

基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究

针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。

基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。

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。

基于粒子群算法的高炉热风炉煤气消耗优化方法研究

高炉煤气管网压力与流量具有不稳定性,导致煤气存在严重放散损失。该研究基于粒子群算法进行高炉热风炉煤气消耗优化。首先,基于高炉热风炉煤气消耗量的预测结果,建立一个以煤气产消平衡和煤气放散量最小为目标的高炉热风炉煤气消耗优化模型;其次,引入粒子群算法求解模型,获得最佳优化方案。实验结果表明,经设计方法优化后的高炉热风炉煤气放散量基本为0,证实了该方法可以有效降低煤气消耗。

干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法

控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行优化。基于这个优化过程,设计一种新型的PSO-PID复合控制器,以取代传统的PID控制器。通过与其他BP神经网络、模糊控制等方法进行对比凸显该控制方法的优越。通过数字仿真分析显示,跟踪速度相较于BP-PID控制方法提高了1.91倍,相对于PID控制方法提高了3.5倍,相对于F-PID控制方法提高了1.75倍。同时,控制精度相对于BP-PID控制方法提高了46.03%,相对于PID控制方法提高了66.30%,相对于F-PID控制方法提高了45.27%。结果显示,采用PSO-PID控制器能够快速达到控制目标且具有较小的超调量。

基于粒子群优化算法的储能电站经济性优化方法研究

随着电力系统中新能源并网容量的增加,储能在电力系统中的作用也越来越关键,但储能电站在建设之前,需要对储能电站的经济性进行分析,从而保证储能电站的建设具有较高的经济效益。本文详细分析了储能电站的成本及效益情况,并介绍了基于粒子群优化算法的储能电站经济性优化方法,同时开展了相应的案例分析,对于提高储能电站建设的经济性具有一定的价值和意义。

针对图像分类场景的粒子群算法优化方法

文章针对图像分类任务中特征选择的问题,提出一种基于粒子群算法的优化方法。首先,文章深入研究粒子群算法的基本原理;其次,引入粒子群优化算法进行特征选择;最后,使用支持向量机进行图像分类。实验结果表明,所提出的粒子群优化方法显著提高了图像分类的准确性,且该方法的一致性和稳健性较好。

基于改进粒子群算法的移相全桥模糊PID控制

[目的]为了得到具有良好性能指标的移相全桥(PSFB)控制方案,本文提出了基于改进粒子群算法(IPSO)寻优的模糊比例积分微分(PID)控制方法.[方法]在PSFB的小信号模型基础上,使用模糊控制器改善PID的参数,随后应用自适应惯性权重和压缩因子法优化PSO的全局特性和收敛性,进而计算模糊控制器的比例因子和量化因子,以提高系统的控制效果.在Simulink仿真环境中分别使用常规PID、模糊PID、IPSO优化模糊PID三种方式对移相全桥拓扑进行仿真,并设计了一台100 W的样机,验证所提控制策略的有效性.[结果]仿真结果中,IPSO优化的模糊PID控制相对于常规PID和模糊PID,其调节时间、超调量、稳态误差分别下降79.6%、99.4%、42.9%和40.2%、20%、87.5%;基于TMS320F28034硬件的实验结果中,IPSO优化的模糊比例积分(PI)控制相对于增量式PI和模糊PI,其调节时间、超调量、稳态误差、电压输出纹波分别下降52.4%、56.4%、46.7%、75.0%和12.1%、37.4%、20%、66.7%.[结论]将IPSO应用于PSFB的PID控制,相对于常规PID和模糊PID,具有更高的控制精度、更快的收敛速度、更强的抗干扰能力.

基于粒子群-细菌觅食混合优化算法的汽车碳纤维复合材料地板铺层设计

为提高白车身地板复合材料铺层优化设计的精度、效率及结构轻量化水平,提出了一种碳纤维复合材料地板铺层优化设计方法。首先建立了白车身有限元模型并验证了其有效性,然后通过力学性能测试获取了碳纤维复合材料的参数,并进行了地板铺层的概念设计和建模。接着,采用连续变量优化设计方法确定了地板的铺层厚度、铺块形状和铺层层数,并使用离散化圆整策略获得了各铺向角的离散铺层层数。优化结果表明,所提出的粒子群-细菌觅食混合优化(PSO-BFO)算法对地板质量、静态弯曲刚度和白车身轻量化系数的改善率分别为34.4%、6.0%和5.3%。

基于改进粒子群算法的PID参数优化研究

针对加氢裂化分馏过程的闪蒸罐压力控制系统的非线性、延迟性等问题,提出一种通过改变粒子群算法学习因子的计算方式,对PID控制器参数进行优化。通过MATLAB的仿真结果表明,改进粒子群PID算法的闪蒸罐压力控制系统在调节时间、超调量和抗干扰能力等方面均优于传统PID控制算法,其将超调量降低到了3.22%,调节时间缩短到了51.844 s,优化了该系统闪蒸罐压力的动、静态特性。

改进粒子群优化的中药提取参数模糊PID解耦控制研究

为解决中药提取过程中温度和压力控制存在的非线性、大惯性和多变量耦合等问题,建立了一种基于改进粒子群优化的模糊PID多变量解耦控制模型。在中药提取过程的动态数学模型基础上,结合多变量前置反馈解耦器对模型进行解耦,降低温度和压力间的耦合度;引入线性递减和目标值自适应融合的动态惯性权重策略,用改进粒子群优化算法对模糊PID控制器的比例因子和量化因子进行优化,避免参数陷入局部最优;最后,在Simulink中对所设计的控制模型进行仿真。结果表明:改进算法优化后的模糊PID解耦控制器的曲线超调接近于0,温度调节时间缩短97%,压力调节时间缩短55%,系统无振荡,基本消除了稳态误差,提高了中药提取过程中温度和压力的控制精度。

无人机集群分布式导航的几何构型优化方法

现有的无人机集群定位方法多依赖卫星导航或高精度锚机,然而当处于卫星信号干扰地区时,集群整体定位精度将受到严重影响。因此,集群几何构型研究对不依赖卫星和高精度锚机的分布式无人机集群协同导航技术至关重要。为了解决分布式集群定位精度提升和构型优化的问题,提出了一种针对分布式集群的几何构型寻优方法。首先计算节点位置精度因子(PDOP),提出了包含集群定位精度最高准则、个体定位精度均衡准则和通信间距均衡准则的分布式无人机集群最优几何构型评价准则,实现集群构型整体式优化。其次,使用LambdaLR函数对粒子群优化(PSO)算法速度更新公式中的惯性权重和学习因子进行改进,基于上述算法估算并优化集群整体定位精度。仿真结果表明,所提方法在不同规模的集群构型寻优问题中均具有较高的鲁棒性,且满足分布式大规模集群构型优化解算的实时性需求,改进PSO算法相较标准PSO的节点PDOP均值均有3.31%~8.54%的优化效果。

基于改进粒子群优化算法的四旋翼PID参数整定研究

PID控制算法是目前应用最广泛的四旋翼控制算法。但目前传统工业控制中的PID参数整定设置方法难以给出合适的参数导致无人机控制精度低且鲁棒性差。采用粒子群优化算法(PSO)可对PID参数进行优化。针对基本PSO存在的收敛速度慢、收敛精度低、易过早收敛等缺陷,该文在传统粒子群算法基础上提出,非线性权重;非对称学习因子;柯西变异;改进PSO算法用于PID参数整定中。仿真结果表明,该文所提出的改进粒子群算法在PID参数整定中的效果优于传统PSO算法,且鲁棒性强。

基于改进粒子群算法的微电网经济运行优化方法

为更好地优化冷热电联供型微电网系统中各种设备的出力,使得微电网经济运行最优,建立了一个包含风机、光伏、燃气轮机、天然气内燃机、燃料电池和燃气锅炉等主要设备的冷热电联供型微电网系统模型,以微电网系统的经济运行成本和CO_(2)排放成本最小为目标函数,在满足各种设备出力和功率平衡等约束条件下,利用改进粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法方法可以提高冷热电联供型微电网系统的经济效益。

基于近邻规则和粒子群优化的半监督自标记方法

自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本,但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷,文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法SLM-NNPSO。首先,SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次,SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本,并用被训练的分类模型来预测他们。再次,SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本,并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代,直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后,SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明,就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言,在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上,SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。

基于粒子群方法的地下水污染抽出–处理优化研究

基于抽出–处理的污染地下水修复是一种有效的修复技术,具有简单易行、可控性强、适用范围广等优点。该方法可以为决策者提供更直观的修复效果,提高污染地下水修复的效率。同时,该方法可以为工程实践提供技术支持和决策依据,提高修复效率和成本效益。本研究采用数值模拟方法对污染地下水进行抽出处理,通过模拟地下水流动和污染物运移过程,预测了污染范围和程度。接下来建立修复方案优化模型,考虑了不同目标函数对修复效果的影响,并采用粒子群方法进行方案的优化。计算结果表明,粒子群算法与地下水流模拟程序(MODFLOW)和污染物运移程序(MT3DMS)的耦合可以实现合理的抽出处理方案,并设计出符合管理目标的修复系统,为地下水污染现场的修复提供科学的工程指导。

基于粒子群优化的喷施无人机PID控制

【目的】喷施无人机具有作业效率高、成本低、安全性高等特点,但当前喷施无人机控制仍存在精度低、稳定性差等问题。【方法】课题组设计了一种基于粒子群优化的喷施无人机PID控制方法,通过建立喷施无人机水泵系统数学模型,详细分析了PID控制、GA算法优化PID控制、基于PSO算法的PID控制的系统设计。采用MATLAB软件构建仿真系统,在Simulink中搭建仿真模型,对基于PID、GA-PID、PSO-PID控制算法的系统进行目标量分别为500rad/s、1400rad/s、2500rad/s的仿真实验,并对三个不同目标量控制算法性能进行了比较。【结果】PID的平均调节时间为2.688 s,GA-PID的平均调节时间为2.396 s,PSO-PID的平均调节时间为1.037 s;PID的平均超调量为21.52%,GA-PID的平均超调量为6.25%,PSOPID的平均超调量为2.83%。【结论】基于粒子群优化的PID控制响应时间短,超调量小,稳定性强,动态性能好,能够满足喷施控制需求,可应用于喷施无人机控制系统,可有效提高喷施效率。