检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科技论文 2018年第20期13卷 2347-2352页

作者：陈贵林杜春奇吴忠强燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对永磁同步电机在运行中出现的混沌状态,提出了一种基于哈密顿自适应状态观测器的永磁同步电机混沌系统参数辨识方法,构造混沌系统的端口受控哈密顿系统模型,利用"扩张+反馈"思想,设计端口受控哈密顿系统的自适应状态观测器... 详细信息

针对永磁同步电机在运行中出现的混沌状态,提出了一种基于哈密顿自适应状态观测器的永磁同步电机混沌系统参数辨识方法,构造混沌系统的端口受控哈密顿系统模型,利用"扩张+反馈"思想,设计端口受控哈密顿系统的自适应状态观测器,在状态观测的过程中完成参数辨识。仿真验证了哈密顿模型能充分利用系统自身物理结构,所设计的状态观测器结构简单有效、易实现,能观察系统的内部结构和信息,实现高精度辨识。

关键词：端口受控哈密顿系统永磁同步电机混沌系统参数辨识状态观测器

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基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

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兰州大学学报（自然科学版） 2016年第3期52卷 410-416页

作者：卫晓娟丁旺才李宁洲丁杰兰州交通大学机电工程学院兰州730070

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高... 详细信息

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.

关键词：自适应混合引力搜索算法混沌系统参数辨识人工蜂群搜索算子混沌优化

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改进型花朵授粉优化算法原理及工程应用研究

改进型花朵授粉优化算法原理及工程应用研究

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作者：许树辉山东大学

学位级别：博士

最优化问题广泛存在于各学科领域内,因此研究高效率的优化方法具有重要的理论意义和现实意义。元启发式算法是当前优化方法中的研究热点。花朵授粉算法是一种新型的、灵感来源于被子植物的授粉过程的群智能元启发式算法。目前国内外对... 详细信息

最优化问题广泛存在于各学科领域内,因此研究高效率的优化方法具有重要的理论意义和现实意义。元启发式算法是当前优化方法中的研究热点。花朵授粉算法是一种新型的、灵感来源于被子植物的授粉过程的群智能元启发式算法。目前国内外对该算法的关注和研究刚刚起步,相关研究成果较少且较分散、系统性不强。本文从工程实际应用的角度出发,以简单性原则为指导思想,围绕着花朵授粉算法的性能改进和工程应用展开研究,以完善算法的理论体系和丰富算法的应用范围,具有较强的前瞻性和重要的理论和实际意义。本文主要进行了以下几方面的工作:基本花朵授粉算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优。针对这一缺陷,本文基于正交试验法的思想,在花朵授粉算法中引入了量化正交交叉算子,设计了一种正交花朵授粉算法。在典型高维测试函数上的测试表明,同基本花朵授粉算法相比,正交花朵授粉算法在求解精度、收敛速度、稳定性等方面获得了一定的性能提升。研究了基于花朵授粉算法和正交花朵授粉算法的普通PID控制器、串级控制器、分数阶PID控制器的参数整定方法。提出了使用正交花朵授粉算法基于时域性能指标整定PID控制器参数的设计方法,在5种典型工业过程控制对象上验证了该方法的可行性、有效性和相比于传统的Z-N整定法以及文献中的改进粒子群算法的优越性。提出了利用正交花朵授粉算法基于时域性能指标同时整定串级控制系统的内外环控制器参数的设计方法,并在3种具有不同特征的控制对象上,以最大超调量和稳态误差的加权和最小为设计目标进行了测试,结果表明采用这一方法可得到满意的整定效果,且优于文献中采用遗传算法所获得的整定结果。提出了使用正交花朵授粉算法基于Bode理想传函参考模型整定分数阶PID控制器参数的设计方法。以Bode理想传函模型为参考模型,以最小化实际系统与参考模型之间的输出误差为目标,采用正交花朵授粉算法整定分数阶PID控制器的参数。以一个高阶单位负反馈系统和电力系统中的自动调压系统的控制器设计为例,验证了该方法的可行性和有效性。对比基于实数编码的遗传算法、人工蜂群算法、教与学算法、基本花朵授粉算法等算法,正交花朵授粉算法获得的整定结果更优。研究了基于花朵授粉算法的混沌系统参数辨识和太阳能光伏系统参数辨识方法。面向混沌系统的参数辨识问题,结合单纯形法,提出了一种混合花朵授粉算法。该算法利用花朵授粉算法确定寻优空间内的优解区域,采用单纯形法强化对优解区域的搜索。在不含观测噪声的Lorenz混沌系统和Rossler混沌系统以及含观测噪声的Lorenz混沌系统的三参数估计问题上,测试了该混合算法的可行性与有效性,并与文献中的其它几种算法进行了对比,结果表明该混合算法在结果精度、收敛速度、稳定性等方法具有一定的优势。面向太阳能电池系统的参数辨识问题,提出了一种结合单纯形法和一般反向学习策略的混合算法。该算法利用单纯形法加强对优解区域的搜索,并利用一般反向学习策略增强算法跳出局部最优区域的能力。利用文献中给出的太阳能电池及光伏组件的实验数据及产品数据手册中给出的多晶硅光伏组件S75、薄膜光伏组件ST40、单晶硅光伏组件SM55等三种不同类型的光伏组件在不同光照强度、不同温度下的实验数据,对该算法的性能进行了检验。结果表明,采用该算法辨识得到的单二极管模型和双二极管模型均具有较高的精度,且优于文献中的多种其它算法。研究了基于花朵授粉算法的约束优化方法。分别测试了结合Deb可行性比较法和ε约束法等两种不同的约束处理策略的花朵授粉算法求解单目标有约束优化问题的性能。测试表明,这两种算法的性能均不甚佳,且在与花朵授粉算法相结合时,Deb可行性比较法更适合于处理不含等式约束的约束问题,而ε约束法更适合于处理含等式约束的约束问题。在此基础上,将基于佳点集理论的种群初始化技术和一般反向学习技术引入花朵授粉算法中以增强算法的寻优能力;将Deb可行性比较法和ε约束法统一结合,根据待求解问题是否包含等式约束条件在两种约束处理策略中进行选择以提高算法对不同类型的优化问题的适用性和灵活性,综合这两方面的改进提出了一种性能更优的混合花朵授粉算法。在典型约束优化测试函数集、典型结构优化和多工序车削加工参数优化问题等实际工程约束优化问题上检验了算法的有效性和实用性,为单目标有约束优化问题的求解提供了一个良好的新选择。探讨了基于花朵授粉算法的置换流水车间调度优化方法。通过引入随机键编码技术、NEH启发式算法和基于重插入操作的局部搜索策略,提出了一种可有效求解该问题的混合花朵授粉算法。算法中,随机键编码技术使算法在无需修改算子的情况下即可直接应用于置换流水车间调度这一组合优化问题的求解;NEH方法改善了初始种群的质量;基于重插入操作的局部搜索策略增强了算法的局部搜索能力。在Car测试集和Rec测试集以及一个连杆加工调度实例上对该混合算法的性能进行了测

关键词：花朵授粉算法量化正交交叉算子控制器参数整定混沌系统参数辨识光伏系统参数辨识约束优化置换流水车间调度

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混合群体智能优化算法及应用研究

混合群体智能优化算法及应用研究

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作者：向万里天津大学

学位级别：博士

优化问题在生产和生活系统中极为常见，因而研究高效率的优化技术具有十分重要的理论和现实意义。作为求解复杂优化问题的群体智能优化算法，因其具有简单，易于并行及智能搜索等优点，而得到了广泛的关注和应用。为了进一步提升算法的... 详细信息

优化问题在生产和生活系统中极为常见，因而研究高效率的优化技术具有十分重要的理论和现实意义。作为求解复杂优化问题的群体智能优化算法，因其具有简单，易于并行及智能搜索等优点，而得到了广泛的关注和应用。为了进一步提升算法的收敛性能，组合不同算法的最好特性形成更强大的混合算法不失为一条捷径。为此，本文针对优化问题中的函数优化、混沌系统参数辨识及数据聚类，以搜索能力均衡为导向设计了多种混合群体智能优化算法。综合而言，本文主要完成了以下工作： (1)针对函数优化问题，首先，提出一种混合蜂群差分进化算法，通过在人工蜂群算法中引入多分量扰动和多解搜索方程及在差分进化算法中提供多个交叉概率选择，增强全局探索和局部开发能力，在算法进化后期，引入一种种群灾变机制改善种群多样性；然后，为了有效利用不同特征的差分变异策略，提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法：(a)根据前人研究的经验，为差分变异策略、交叉概率和尺度参数构建专家库，(b)对于含有Pbest的差分变异策略，其向量改为从种群中适应度排序靠前的100p%(p (0,1])个个体中随机选择，(c)均匀随机选择差分变异策略、交叉概率以及尺度参数作为混合算法的3要素。 (2)针对混沌系统参数辨识，提出一种交替迭代差分进化算法。受粒子群算法的启发，提出一种新的差分变异策略DE/pbest/1/bin，基向量pbest表示目标个体的历史最好个体，用DE/pbest/1/bin和DE/best/1/bin分别模拟自然界中小的进化时期和大的进化时期交替演化现象，同时使用一种新的贪婪选择机制加快种群进化的速度。 (3)针对数据聚类分析，设计了基于多步随机采样的动态洗牌差分进化算法。为提高初始种群分布质量，提出一种基于中位数加权的多步随机采样方法，同时，使用DE/best/1/bin作为双子种群的差分变异策略以实现子种群独立进化，并以蛙跳算法中的洗牌机制(Shuffled Scheme)作为双子种群信息交换和共享的媒介，进而改善子种群的多样性或进化速度。论文中通过大量数值仿真实验及与其它代表性算法的比较，验证了所提算法的有效性。

关键词：函数优化混沌系统参数辨识数据聚类差分进化人工蜂群算法混合智能算法

来源：评论

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