基于改进海洋捕食者算法的PMSM调节器设计

针对永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)矢量控制系统速度外环使用分数阶比例积分(Fractional-order proportional-integral,FOPI)调节器时难以满足系统动态响应速度快、鲁棒性强等要求,提出利用海洋捕食者算法(Marine predator algorithm,MPA)优化FOPI调节器参数。通过搜索到最优适应度的捕食者所在位置来得到调节器最优组合参数,其中目标适应度函数选择常用伺服系统评价指标时间乘以误差绝对值积分。以提升MPA效率为目标,对其位置更新公式进行改进。对MPA调节FOPI、改进MPA调节FOPI的电机调速性能进行试验对比。搭建TMS320F28335为核心的PMSM伺服系统试验平台进行验证,相较于MPAFOPI调节器,改进了MPAFOPI调节器的系统显示出其转速动态响应更优、抗扰能力更强的优点,在新能源汽车等电驱动方向展现其优势。试验结果表明,采用改进MPAFOPI的调节器具有增强系统鲁棒性和减小超调量的优势。

基于改进海洋捕食者算法的配电网储能多目标优化配置

分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储能规划成本最优三个指标的储能多目标优化配置模型;针对目前侧重改进传统优化算法求解储能配置多目标优化问题性能不足方面,采用一种基于快速非支配排序和边界交叉构造权重设置参考点的方法对海洋捕食者算法改进,进而求解配电网储能多目标优化模型,得出储能在配电网中的最佳并网位置、额定容量和储能电池调度周期内的充放电功率。通过在IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果显示:采用改进的多目标海洋捕食者算法能够有效地求解出在最优储能规划成本下使配电网经济、稳定运行的储能配置方案,及储能电池运行周期内最佳的充放电策略;并且通过对比多种智能优化算法,证明了所提改进海洋捕食者算法在求解储能多目标优化配置问题上具有良好的收敛性能、分布性能。

改进海洋捕食者算法及其在WRSN充电规划中的应用

针对无线可充电传感器网络下的多无人机充电规划,仅考虑无人机的飞行距离为成本目标规划出最优充电路径显得单一片面,现把无人机的飞行距离、能量消耗、时间成本和无人机搭配成本组合成新的成本目标模型,为了减少飞行停留点次数,还加入了正六边形充电模型,并提出了一种改进的海洋捕食者算法(BMPA)应用到此场景中.改进之处在于:一方面,在海洋捕食者算法中引入了天牛须搜索算法寻找全局气味值最大的点的操作,改善了最优解的质量;另一方面,在海洋捕食者算法中加入了新的自适应的非线性移动步长的参数,进一步改善勘探与开发的平衡,提高了全局搜索能力,促进局部研究的快速收敛.仿真实验结果表明,提出的算法不仅有效地减少了飞行次数,而且降低了飞行距离和算力消耗,与BAS、MPA和PreWBAS算法相比,在求解新的成本目标函数值上减少了50.90%、4.85%和14.38%,证明了改进后的算法的有效性.

阶段化改进的海洋捕食者算法及其应用

针对海洋捕食者算法自适应能力有限、局部桎梏概率高等不足,提出阶段化改进的海洋捕食者算法.在高速度比阶段实施差分演化,在原始猎物群体的变异与交叉中扩大全局探索范围,遍历优化个体质量;引入正余弦算法等概率波动等速度比阶段的并行架构,提升莱维飞行群体与布朗运动群体的灵活性,促进群体间渗透,同节奏优化算法的开发能力与探索能力;融合柯西变异策略与反向学习策略改进低速度比阶段捕食者,生成具备自我调节能力的柯西镜像捕食者,避免迭代末期种群同化过度,强化算法反早熟能力.通过基准函数对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验来评估改进算法的性能,实验结果验证了阶段化改进策略对算法整体表现力的提升.利用改进算法优化在线序列极限学习机参数并应用于变压器故障诊断,进一步验证阶段化改进策略的有效性及工程实用性.

基于海洋捕食者优化算法的电磁监测裂缝识别

水力压裂是实现深层油气增产的关键技术,压裂储层裂缝扩展监测对于油气田勘探开发具有重要意义.电磁法在裂缝监测中优势明显,但传统反演手段依赖于初始模型和约束条件,且反演精度受限,难以准确表征裂缝参数.为此,本文提出了基于海洋捕食者优化算法(Improved Marine Predators Algorithm, IMPA)的电磁监测裂缝参数识别方法.首先,采用Sobol序列初始化种群,提出阶段差异划分的寻优方式,改进了寻优参数,增加了边界自适应约束条件;然后通过Rastrigin函数测试,验证了算法优化的有效性;最后构建基于面积观测和剖面观测下的水力压裂单缝缝长模型与方位模型,分析了IMPA算法在不同噪声影响下对裂缝参数识别的适用性.结果表明,面积观测裂缝参数反演效果更稳定,反演精度更高,缝长反演相对误差小于0.15%,方位反演绝对误差小于0.04°;剖面观测反演效果受噪声影响程度稍大,缝长反演相对误差小于0.2%,方位反演绝对误差小于0.1°.