基于改进花授粉算法的永磁同步电机参数辨识

针对传统花授粉算法辨识永磁同步电机参数迭代后期易陷入局部最优导致收敛速度慢和寻优精度低的缺陷,提出了一种基于t-分布扰动和高斯扰动的改进花授粉算法(tGFPA),以实现永磁同步电机参数的高精度辨识。首先利用混沌Logistic映射对花朵个体位置进行初始化,然后在全局授粉过程中引入t-分布扰动,提高搜索空间的多样性。在局部授粉过程中加入高斯扰动,增强跳出局部最优解的能力。最后,对比仿真结果表明:基于双扰动策略的改进花授粉算法收敛速度更快、辨识精度更高,对于永磁同步电机控制性能改善具有重要意义。

求解带时间窗车辆路径问题的改进FPA

车辆路径规划问题广泛应用于物流行业,为解决这一NP难的组合优化问题,提出一种求解带时间窗车辆路径问题的改进花授粉算法。针对FPA存在寻优精度低和过早陷入局部最优等缺陷,在原始FPA中引入遗传算法的交叉和变异因子,设计基于精英父代的多点交叉算子和单亲多点基因变异换位算子;对FPA中的转换概率p进行自适应调整并重新定义全局授粉和局部授粉操作;采用国际通用标准测试集Solomon对算法进行测试,将求得结果与已知多个算法求得的结果进行对比分析。其结果表明,改进FPA求解带时间窗车辆路径问题是可行有效的。

多传感器自适应调度方法

为进一步发挥多传感器综合效能和提高资源利用率,最大程度满足对多目标的探测跟踪需求。针对传统多传感器探测网络调度方法存在忽略环境动态变化、考虑任务单一、算法性能偏弱等问题,提出了一种多传感器自适应调度方法,该方法对多传感器调度模型进行分析设计,联合任务优先级、目标威胁度和探测跟踪收益3个指标建立传感器效能函数,以此作为自适应目标函数;通过引入新的局部授粉算子、修改全局授粉过程及设计动态切换概率,来对花朵授粉算法进行改进,并应用到寻优求解过程中;通过仿真实验表明,该方法能够随环境的变化和任务需求自适应对多传感器进行调度,显著提高了多传感器的资源利用率。

基于改进花授粉算法和极限学习机的锅炉NO_x排放优化

为降低电站锅炉NO_x排放质量浓度,对花授粉算法中转换概率和局部搜索进行修改,得到改进的花授粉算法,利用改进花授粉算法和极限学习机以某330 MW燃煤锅炉运行历史数据为基础建立锅炉NO_x排放特性模型;基于所建模型,采用改进花授粉算法对燃煤锅炉运行时可调参数进行寻优来优化NO_x排放质量浓度。结果表明:相比于BP神经网络模型和极限学习机模型,所建NO_x排放特性模型的预测精度更高,改进的花授粉算法优化后的NO_x排放质量浓度明显低于花授粉算法,为燃煤锅炉降低NO_x排放质量浓度提供了参考。

基于改进花授粉算法的无人船空间全局优化

在分析无人船的空间路径规划的数学建模基础上,提出基于粒子群局部搜索算法策略和维度改进算法策略的改进花授粉(IFPA)的全局搜索优化算法。该算法在水面中解决无人船(US)路径规划问题中,可以加快全局收敛速度,同时保留标准花授粉算法(FPA)的强鲁棒性。实验结果表明:相比其他9种基于群体的算法,IFPA方法对解决US在水面路径规划更为有效。

基于改进花粉算法的梯级水电站多目标优化

梯级水电站优化调度要考虑发电、防洪、电网安全运行等多个目标,具有高维、动态、非线性等特征,求解复杂。为解决这一问题,通过改进花粉算法搜索策略和引入差分变异操作,加快算法收敛速度,增加种群多样性,并将该算法用于求解梯级水电站多目标优化调度问题。结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高,对求解梯级水电站多目标优化问题具有一定的优越性。

改进花朵授粉算法的无线传感器网络部署优化

针对监测区域内含有障碍物的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)异构节点部署优化问题,在花朵授粉算法(FlowerPollinationAlgorithm,FPA)的基础之上,提出了一种改进的花朵授粉算法(Improved Flower Pollination Algorithm,IFPA)用于改善原有算法收敛速度慢、精度不够高的不足。设计非线性收敛因子以约束原有的缩放因子,采用Tent映射以维持迭代后期种群的多样性,而贪心交叉策略则是以较优的个体辅助较差个体搜索。基准函数实验验证了IFPA具有较好的收敛性能,而WSN部署的仿真实验表明IFPA可得到较高的覆盖率,可节约网络部署成本。

基于改进花授粉算法的光伏MPPT控制研究

针对传统光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法在解决局部遮荫环境下系统跟踪灵活性和时效性差,以及稳态输出振幅过大等问题,提出了基于改进花授粉算法(IFPA)的光伏最大功率跟踪控制策略。在对光伏阵列输出特性曲线进行分析的基础上,通过引入t-分布扰动机制和变异策略,分别对经典FPA算法的异花全局授粉过程与自花局部授粉过程进行优化,构建了基于IFPA的光伏最大功率点跟踪模型。以{3*2}的光伏阵列为例进行仿真实验,结果表明所研究模型在动态遮荫下的最大功率点跟踪速度较改进前大幅提高,系统在稳态时的震荡明显减小。

基于改进离散花授粉算法的继电保护定值优化方法的研究

提出一种基于改进花授粉算法的继电保护定值优化方法,利用约束区间编码,以整定时间最短和灵敏度最优为目标,以满足继电保护选择性、灵敏性、速动性、可靠性要求为约束,寻找得到使电力系统稳定运行的最优整定结果。通过与传统的继电保护整定方法和基于遗传算法的整定值寻优方法进行比较,结果表明改进花授粉算法收敛速度快,寻优效率高,适用于继电保护全局优化整定。

基于改进花授粉算法的光伏MPPT研究

局部遮阴情况下,光伏阵列的P-V曲线存在多个极值,传统最大功率跟踪方法容易陷入局部最优而追踪失败。针对多峰值P-V曲线,提出一种改进型花授粉算法来实现全局最大功率跟踪。该算法在标准花授粉算法的基础上引入了自适应转化概率来平衡全局和局部搜索,同时用Jaya算法的位置更新公式替代原算法的局部搜索公式,有效避免了原局部搜索策略易陷入局部最优的不足。通过MATLAB/Simulink进行仿真验证,并与粒子群算法、花授粉算法进行比较,结果表明改进花授粉算法具有更高的追踪精度和更快的追踪速度。

混联驱动三维椭圆振动辅助切削系统压电迟滞建模与补偿

针对混联驱动三维椭圆振动辅助切削系统中由压电驱动导致的迟滞非线性问题开展研究。首先分析了该系统迟滞的产生原因,选择Bouc-Wen模型描述该系统各轴向子系统中输入电压与输出位移之间的数学关系,并引入前期粒子群算法和自调整转换概率来提高传统花授粉算法的寻优能力和辨识精度;其次,依据Bouc-Wen模型进行控制策略设计,为提高系统控制精度及稳定性,在传统前馈控制基础上结合PID反馈控制构成复合控制策略补偿迟滞非线性;最后,以Y1轴向子系统为例,通过跟踪实验验证所设计复合控制策略的有效性,最大跟踪误差为0.304μm。采用复合控制策略进行迟滞补偿后,系统迟滞分量明显减小,系统具有更高程度的稳定性。

基于改进花授粉算法的光伏最大功率点追踪研究

针对厂区光伏在局部阴影或光照不均匀的情况下,光伏阵列输出存在多个极值点,导致传统优化算法追踪最大功率点时存在速度慢和精度低等问题,提出了基于改进花授粉算法的光伏最大功率跟踪控制策略。采取有利于全局广泛搜索的自适应系数对全局搜索进行改进,提高了算法的收敛速度与精度。通过MATLAB/Simulink建模仿真,证明了所提出的改进花授粉算法在复杂光照条件下具有更快的收敛速度与追踪精度。

车辆悬架纵臂冲压工艺的改进花授粉算法优化

为了减小车辆悬架纵臂的冲压减薄率、提高产品的加工合格率,提出了冲压工艺参数的改进花授粉算法优化方法。介绍了悬架纵臂三维模型和冲压成形过程。使用有限元仿真分析了开裂临界状态下的等效应力分布和厚度分布,并确定了开裂危险位置。以减小危险位置减薄率为目标建立了优化模型,选择了上模压力和摩擦因数作为优化参数。使用最优拉丁超立方抽样设计了80组实验,建立了2输入1输出的BP神经网络结构,用于拟合工艺参数与质量参数的非线性关系。对花授粉算法的全局搜索方法进行了改进,提高了算法的搜索能力,利用改进花授粉算法求解优化模型得到了最佳参数组合。经验证,优化后悬架纵臂冲压件危险位置的厚度均值为1.637 mm、标准差为0.091 mm;产品合格率由现行的60%提高到了97%。