基于改进引力搜索算法的水轮机调节系统仿真

针对现阶段水电机组存在多种复杂工况、工程计算受限于算法本身的复杂性等问题,提出一种改进的引力搜索算法(改进PSOGSA),以此提高水轮机控制参数的优化性能,弥补传统控制策略难以满足动态需求的不足.首先,结合PSO算法,在GSA的速度更新公式中引入学习因子进行改进.其次,应用一种权重系数优化其位置更新公式,提高算法的自适应性.最后,结合相关仿真建模试验,使用所提改进PSOGSA对水轮机调节系统PID参数进行优化调节.仿真结果表明,在5%空载频率扰动下,改进PSOGSA的PID控制器明显优于上述传统算法,所调节的模型系统能在更短时间内趋于稳定,此时的超调量远低于传统算法,表明此改进PSOGSA在后续迭代中具备更高的迭代效率,并且改善了常规算法中易陷入局部最优的问题,从而证明了改进PSOGSA的合理有效性,水轮机调节系统的控制效果在一定程度上得到优化.

IGSA-PID算法的双带式全电调节CVT速比优化控制

双带式全电调节无级变速器(Double-Belt Electro-Mechanical Continuously Variable Transmission,简称DEMCVT)具有两组带传动装置,能够有效提升CVT的承载能力;DEM-CVT具有单带与双带两种工作模式,通过设计基于效率最优的模式切换策略,能够有效提高燃油经济性;采用直流电机调节主从动轮工作半径从而实现速比变化调节,针对DEM-CVT速比控制,设计了针对不同工况的速比控制策略,以PID算法为基础,提出了一种改进算法IGSA对PID算法进行参数优化,并通过建模仿真得到仿真结果,验证了提出的速比控制策略和控制方法的有效性。

基于模糊自整定PID算法的退火炉温度调节技术

由于未考虑到退火炉温度偏差值的影响,导致超调量较高,调节效果欠佳。为此,提出基于改进模糊自整定PID算法的真空退火炉温度动态调节技术。依据真空退火炉的工作机理,分析退火炉在工作中的温度变化曲线,采用双曲正切函数求取温度调节过程中的温度偏差值,从而对其动态温度进行设定,采用改进模糊自整定PID算法构造温度模糊控制器,通过对设计的温度模糊控制器内部控制参数进行优化,从而对控制器结构进行更新,并将退火炉的相关参数作为输入量,目标温度作为输出量,由此实现对退火炉温度的动态调节。实例应用结果显示,所提方法可以有效实现对真空退火炉温度的动态调节,且超调量较低,调节效果较好。

气动调节阀定位控制算法的研究进展

气动调节阀作为工业自动化系统中的关键执行元件,其定位控制精度对于生产效率和系统安全具有重要意义。在气动调节阀定位控制领域,已有多种控制算法被提出并应用,如PID控制、模糊控制、神经网络控制等,这些算法在特定条件下取得了一定的控制效果,但仍存在一些不足,如气动系统的非线性、不确定性以及外部干扰等因素给定位控制带来了挑战。因此,本文过深入分析近年来国内外高校和研究机构在气动阀门定位控制算法方面的研究,对PID算法、预测控制算法、模糊控制算法等控制算法进行分析和总结,并在此基础上进行展望。

基于改进DBO算法的水轮机调节系统优化仿真

针对传统的水轮机调节系统中PID控制存在的响应速度慢和稳定性较差等问题,本文提出了一种改进的蜣螂优化算法(DBO),旨在提高系统性能以满足电力系统动态需求的日益复杂性。首先,本文分析并建立了水轮机调节系统的数学模型。其次,通过引入Tent混沌初始化和精英反向学习策略对DBO算法进行改进,并使用4个基准函数验证了改进算法的先进性。最后,将改进后的混沌精英蜣螂算法(TEDBO)应用于水轮机调节系统的PID调速模块,并进行了MATLAB仿真实验,分别在空载频率扰动和负荷扰动下进行了测试。实验结果表明,在5%频率扰动下,相比于传统粒子群算法(PSO)和万有引力算法(GSA),改进后的TEDBO算法优化的PID调速器调节时间缩短了5个时间单位,超调量减小至0.23%;在10%负荷扰动下,目标函数的最优适应度仅为0.004000,进一步验证了改进的TEDBO算法在水轮机调节系统优化方面的显著优势。

考虑用户舒适度和能耗均衡的分布式电采暖能量调节优化算法

为了实现分布式电采暖系统运行的经济性和舒适性,克服分布式电采暖能量调节优化算法收敛性差的问题,提出考虑用户舒适度和能耗均衡的分布式电采暖能量调节优化算法。根据人体自身热平衡条件和环境状态建立用户舒适度模型,结合采暖用户的行为特性确定采暖用户的偏好因子,在此基础上,基于能耗均衡目标建立分布式电采暖能量调节优化目标函数,以用户舒适度和能耗均衡为目标对目标函数求解,得到的最优解即为能量调节最优方案。实验结果表明,提出的考虑用户舒适度和能耗均衡的调节优化算法线性误差小、收敛速度快,能够促进用户使用电采暖系统的积极性。

基于改进混合黏菌天鹰算法的水电机组调节系统参数辨识

随着风电场、太阳能电场和水电站的整合,水电机组调节系统(hydropower unit regulating system,HURS)的运行工况变得复杂,难以从实际工程中获得模型的具体结构及参数。因此,HURS的参数辨识是其精确建模的关键,能够为水电机组的优化控制和稳定性分析提供支持。文中提出一种分层结构的改进混合黏菌天鹰算法(hybrid slime mould-aquila algorithm,HSMAA),并应用于解决HURS在空载工况和负载工况下的参数辨识问题。基于黏菌算法和天鹰算法搜索最优解的特征,建立了一种分层搜索的策略以加快搜索最优解的收敛速度,并在多个测试函数上对所提方法的有效性进行了验证,构建了基于改进HSMAA的HURS参数辨识策略。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性,与黏菌算法和天鹰算法相比,HSMAA在所有评估指标上表现最佳。

基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

本文介绍人脸识别系统关键技术,综述不同光照下人脸识别技术研究。当前光照预处理方法包括基于小波变换处理、Retinex方法等,对比分析相同光照预处理方法在不同人脸测试库的性能差异。特定预处理方法对特定属性数据库才能达到理想识别效果。提出人脸光照自适应调节算法,建立模糊识别模型进行算法实验,提升非理想条件下人脸识别准确率,以挑选清晰的人脸图像提升移动场景人脸识别准确率。采用设计算法,人脸识别准确率达到97.21%,具有推广价值。

时间最优PID控制算法在水电厂监控系统功率调节中的应用

常规的PID控制措施还具有一定的提升空间,因为其需要在非时变性和线性特性的系统模型下,才可以达到较好的控制成效。在水电站功率调节系统中,若采取常规的算法,便会出现控制效果不佳,甚至失稳的问题。所以为了保证水轮发电机组功率的快速、稳定、有效地调节性能,本文根据归纳不同的水电机组调节经验,将带死区的Bang-Bang控制与数字PID融合起来,研究了一种基于时间最佳控制与带死区的数字PID控制联合的分段控制算法,同时对其实施了分析。实践证明,与常规PID控制算法相较,该措施具有良好的稳定性和迅速性。

基于负载均衡的Min-Min任务调度算法优化

为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。

OPT-Min-Min:基于Min-Min网格资源调度算法的优化

网格是由大量地理上分布的异构资源组成的高性能并行计算系统,网格资源调度算法在网格资源管理中具有重要意义.在众多的启发式调度算法中,Min-Min调度算法取得了良好的调度结果,但是Min-Min调度算法导致负载不平衡.本文针对Min-Min调度算法存在负载不均,采用重负载资源的任务分配给轻负载资源执行来均衡负载的策略,提出OPT-Min-Min算法,提高资源利用率,达到较小的完成时间;最后采用Braun等人提出的仿真模型基准来验证算法有效性.

基于遗传算法的汽轮机数字电液调节系统的参数辨识研究

调节系统性能的退化和故障的发生,首先表现在系统各个组成环节的参数的变化上,因此通过参数辨识可以实现汽轮机调节系统的性能预报、状态监测和故障诊断。文中在简要介绍遗传算法的基础上将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数辨识,给出了参数辨识的基本原理和数据处理方法。辨识结果表明,这种辨识算法具有计算速度快,精度高,程序通用性强等优点,通过合理选择误差函数,相对误差可以控制在1%以内,为汽轮机调节系统的参数辨识提供了一种有效的新方法,具有重要的工程使用价值。

一种改进的遗传算法用于二自由度PID调节器设计

提出了一种改进的遗传算法，成功地应用二自由度ＰＩＤ调节器设计，并突破了常规调节器参数的限制（０＜α，β，γ＜１）。仿真结果表明了改进算法的有效性及实用性。

一种基于虚拟截止时间制导的改进的Min-Min元任务调度算法

在网格环境下,资源状况和用户行为相当复杂,是一个异构计算环境,元任务(meta-task)调度比传统并行调度更为复杂。如何映射一组任务到一组机器上被证明是NP问题,其目的一般是最小化任务完成时间(makespan)。为解决这一问题,已经提出一些启发式任务调度算法,例如具有代表性的Min-Min元任务调度算法。本文在Min-Min元任务调度算法的基础上,通过虚拟截止时间制导的方法来改进Min-Min算法。实验结果表明,本文提出的算法具有更短的任务完成时间。

Prony算法在汽轮机调节系统参数辨识中的应用

在动态频率异常和频率不稳定性研究中,建立原动机及其调节系统准确的数学模型是极其重要的。原动机调节系统模型建立应借助于辨识建模。基于这种考虑,针对汽轮机调节系统,提出一种基于Prony算法的参数辨识方法,利用Prony算法辨识系统传递函数原理,通过对系统特征根和留数进行分析以达到对汽轮机调节系统进行参数辨识的目的。利用该方法编制了程序,并将其应用于所建调节系统模型中,在Matlab及其Simulink中进行了仿真分析。辨识结果表明,这种辨识算法具有计算速度快、辨识精度高、程序通用性强等优点,为汽轮机调节系统的参数辨识提供了一种有效的方法。

遗传算法的一个调节算子研究

虽然遗传算法在许多领域获得了成功应用 ,但它本身存在不成熟的过早收敛问题是影响其发展的中的课题 .本文通过对遗传算法机理的分析和认识 ,给出了遗传算法早熟现象产生的原因是模式缺少 ,并提出了一个在遗传算法中基于模式抽取和模式补偿的调节算子以解决早熟现象 。

基于局部牛顿插值的数字化焊机参数自调节算法

提出了一种基于大步距标定和局部牛顿(Newton)插值的焊接参数自调节算法,不仅可以实现参数调节的一元化,还将数字化焊机的数据库由静态数据库模式转变为具有自学习和自调节功能的动态数据库模式,为数字弧焊电源向智能化方向发展提供了一种有效的演进策略.结果表明,这种算法可以实现数字化焊机参数在较大范围内的连续自调节;用生成的脉冲型熔化极气体保护焊(pulsed gas metal arc welding,P-GMAW)参数进行试焊,焊接过程稳定,焊缝成形良好;采用具有不同优先级的焊接参数存储模式可以实现焊接参数的最优化.

基于激素调节机制改进型自适应粒子群算法在置换流水车间调度中的应用研究

研究以最小化最大流程时间为调度目标的离散型生产作业中的置换流水车间调度问题,将基于激素调节机制的改进型自适应粒子群算法应用到其中。在该算法中,粒子群算法的个体最优初始值不再是随机生成,而是由基于启发式信息的贪婪随机自适应算法得到的工件加工顺序转换而成,同时借鉴激素调节机制,引入激素调节因子,根据单个粒子周围的粒子的信息,对粒子的飞行方程进行改进,以提高搜索效率和搜索质量。对置换流水车间调度实例Rec系列基准问题进行测试,结果验证算法的有效性。

多年调节水库补偿调节联合运行模型及人机对话算法

结合多年调节水库特点,本文建立了多年调节水库补偿调节联合运行模型,提出了一种基于等出力补偿调节计算、决策者参与的人机对话算法,通过实例计算表明,该算法具有计算速度快、占用内存少、决策者参与计算等优点,是解决多年调节水库联合运行计算的有效途径,具有重要推广、实用价值。

基于遗传算法的水轮机调节系统最优参数整定

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取 ,它往往不易获得最佳参数。文中应用遗传算法整定水轮机调节系统最优调节参数 ,避免了采用单纯形法容易陷入局部极小值的缺陷 ,且没有连续性和可微的限制 ,算法简单 ,同时 ,获得的调节参数优于根据传统公式整定的调节参数 ,性能指标良好 。