基于遗传算法的汽车主动悬架变论域模糊PID控制

针对1/4车主动悬架系统,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的变论域模糊比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)控制方法.在建立主动悬架系统模型的基础上,引入变论域思想设计模糊PID控制器.为进一步改善控制器减振效果,采用GA来优化变论域中伸缩因子描述函数的参数.结果表明:相比PID、模糊PID与未优化的变论域模糊PID等控制方法,基于GA的变论域模糊PID控制方法在降低车身垂向加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性;所提控制方法对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性.

基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法

自动化控制是智能播种机技术体系中重要组成部分,现行控制方法在实际应用中存在着超调率较高,自动化控制效果较差的问题,为此本研究提出基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制方法。本设计在播种机播箱侧面安装拉力传感器,在播种箱下方氮气弹簧上安装压力传感器,利用传感器采集拉力信号与压力信号,根据拉力与氮气弹簧支撑力的变化,反映出播种机播量的变化,采用加权滤波算法对播种机播量测量信号进行滤波处理,根据播种机播量方程计算播量偏差与偏差变化率,利用模糊PID算法对播量偏差与偏差变化率模糊化,得到播量比例系数、微分系数与积分系数修正值,利用控制器对播量偏差调控,以此实现基于模糊PID算法的播种机播量自动化控制。经实验证明,本设计方法超调率在3%以内,具有较高的控制精度,在播种机播量自动化控制方面具有良好的应用前景。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

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.

基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理的板桥损伤定量分析

为对板桥局部位置的损伤程度进行定量分析,提出1种基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理板桥损伤定量分析方法,探讨影响面指标和损伤程度之间的独特联系,并通过MIDAS及Python模拟计算并分析板的损伤程度。研究结果表明:模糊逻辑系统具有较为出色的记忆能力。当融合WM算法到模糊逻辑系统中时,不论是单点损伤还是多点损伤,都能对板桥的损伤程度进行准确识别;当未融合WM算法时,由于其模糊规则没有进行置信度计算,将错误的规则也计算在内,最终导致定量结果精度下降。研究结果可为板桥结构的损伤评估和维护策略提供较为科学准确的参考。

基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

基于遗传模糊PID算法的倒立摆稳摆抑噪抗扰实验与分析

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。

基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址

以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议.

基于改进遗传模糊算法的混合动力推土机能量管理策略

以提高整车燃油性为控制目标进行了混合动力推土机的遗传模糊能量管理策略的研究。首先考虑当前状态下超级电容的荷电状态值设计了模糊控制器,以整车需求功率和超级电容荷电状态值作为模糊控制器的输入量,以发动机目标输出功率、发电机输出功率以及超级电容需求功率作为输出,设计了25条控制规则,然后采用改进遗传算法优化隶属度函数,最后利用200 s典型推土机工况在整车平台验证策略的有效性和可行性。研究结果表明:基于改进遗传模糊算法的混合动力推土机与原机型相比节油达19.04%,整机燃油经济性得到明显提高。

基于约束区间算法的模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件

主要研究带有不等式约束的模糊优化问题,利用截集构建了与原问题等价的区间值优化问题,基于约束区间算法(CIA)将所得区间值优化问题转为等价的非线性优化问题,从而达到了去模糊化的目的.首先,定义了带有模糊系数函数截集的导数,并利用Zadeh分解定理给出模糊函数的导数概念.其次,在正线性无关约束规范下,建立了模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件.最后,利用KKT条件求解具体的模糊优化问题.

基于鲸鱼优化算法的风力发电机组变桨模糊控制策略

由于风的变化性、随机性等因素,风电机组的输出功率处于不稳定的状态。当风速超过额定风速时,通过精确地调节桨距角,保证风电机组输出功率的稳定性。针对该问题,基于Matlab/Simulink仿真软件,搭建出风电机组变桨控制模型,设计了基于鲸鱼算法优化的模糊PID控制器。然而,模糊控制参数繁多,仅靠专家经验进行整定比较困难。因此,通过鲸鱼算法对模糊参数进行在线最优整定,很好地解决了风电机组的大滞后和非线性问题。通过对比分析PID控制器和模糊PID控制器的性能,仿真结果表明后者可以使功率快速趋于额定值,提高了系统的动态响应,并且可以精确调整桨距角。此外,模糊PID控制器最大限度减轻了变桨机构的疲劳,增加了风机的寿命。

基于小生境算法的空气质量模糊认知图预测

工业化使得全球经济取得了突飞猛进的增长,但也使得环境污染愈发严重。大气污染成为世界各国讨论的话题。文中提出一种基于小生境遗传算法的改进形式的空气质量模糊认知图预测方法。利用模糊认知图表示空气污染物以及空气质量指数的关联关系,并应用改进的小生境遗传算法优化模型,使得训练结果更接近全局最优解。文中使用2015-2021年的空气数据训练模型,在2022年的数据集上测试模型。实验结果表明,与传统的遗传算法和BP神经网络相比,所提方法预测精度更高,且泛化性能更好,证明了其有效性。

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。

基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法

为了提高红外子热像图的边缘强度、信息熵和清晰度等,使图像视觉效果有所提高,研究了一种基于自适应遗传算法的红外子热像图模糊增强方法。对含有噪声的红外子热像图展开小波变换,分别获取高、低频小波系数,低频部分的小波系数不进行任何处理,高频部分的小波系数引入最小二乘对其进行总体估计,同时逆变换处理估计后的小波系数,完成红外子热像图去噪处理。通过模糊增强算法增强处理红外子热像图,同时引入自适应遗传算法优化处理模糊参数,实现红外子热像图模糊增强。实验结果表明,本文所提方法的图像更加清晰,且对比度也明显得到改善,其平均对比度值为0.075,平均边缘强度值为67.14,平均信息熵值为8.59,平均清晰度值为13.73,充分说明该方法获取的红外子热像图模糊增强效果更加理想,能够有效提升视觉效果。

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。

基于模糊控制与改进NMPC算法的机器人轨迹控制方法研究

机器人的运动轨迹具有强非线性和强耦合性的特点,在运动过程中包含多种不确定因素,故提出了基于模糊控制与改进NMPC算法的机器人轨迹控制方法。首先通过动力学理论建立运动轨迹方程,逐步分解轨迹位置姿态,根据轨迹误差设计虚拟变量并进行推导,矫正轨迹姿态误差;然后使用模糊控制确定变量隶属函数,规范轨迹运动范围;最后利用改进NMPC算法构建控制模型,实现机器人轨迹控制。实验证明,该方法可有效跟踪不同类型的轨迹,具有重要的应用价值。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

基于长短期记忆网络-模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列具有非线性特点且其最大功率点会随环境变化而产生偏移现象。尽管最大功率点跟踪算法被广泛地应用于跟踪和预测光伏系统的最大功率点,但仍然面临着模糊控制的动态品质低、控制精度不佳等挑战。为解决前述问题,提出了一种集成长短期记忆网络与模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法。首先,采用长短期记忆网络以时间序列法预测最大功率点电压。其次,将该预测电压与光伏阵列电压间偏差及其导数作为模糊控制的输入,然后直接调节Boost变换器的占空比。再者,为防止开关管常通,预先设置了变换器的最大、最小占空比。最后,在四种可变大气条件下,利用MATLAB/Simulink对所提算法进行仿真验证。实验结果表明:与长短期记忆网络、电导增量法和遗传算法相比,所提出的算法具有良好的跟踪性能、稳定精度及效率,并且具有波形更平滑、振幅较小的优点。

基于模糊控制原理的电容薄膜真空计数据优化算法研究

电容薄膜真空计广泛应用于中、低真空的测量,为了提高电容薄膜真空计的测量准确性,将算法应用于电容式薄膜压力计的数据处理中。分段拟合方法可以根据每个数据段上的数据特性,使每个数据段上的误差数据曲线拟合得更加准确。然而,这种方法会在边界点处出现数据点跳跃间断的问题,这对实际使用有很大影响。文章设计了一种基于模糊控制原理的数据处理算法,以消除气压测量值在分界点处的跳跃间断问题。经过模糊控制算法的处理,电容薄膜真空计的测量精度得到了提高,气压测量数据曲线在全范围内具有良好的连续性。

改进麻雀算法在模糊PID温度控制系统的应用

为满足标准金属量器检定的温度控制要求,本文提出了改进的麻雀搜索算法。利用改进的Sine混沌映射初始化种群和萤火虫干扰策略,避免麻雀搜索算法过早陷入局部最优的状况,提高了算法的收敛速度;建立基于模糊PID控制器的温度控制系统的数学模型,并使用改进后的算法优化模糊PID控制器参数。结果表明:利用该算法优化模糊PID控制器,各方面性能都优于其他算法。