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为了更精确辨识多面转子轴系的失衡参数,采用适用于复杂非线性求解问题的粒子群优化算法替代失衡参数辨识反问题求解过程。在使用粒子群优化求解时,引入混沌优化思想,分别对权重因子和迭代规律进行调整,提出了混沌权重粒子群优化(chaos weighted particle swarm optimization, 简称CWPSO)和双混沌粒子群优化(double chaos particle swarm optimization, 简称DCPSO),并与标准粒子群优化(standard particle swarm optimization, 简称SPSO)和异步自适应粒子群优化(asynchronous adaptive particle swarm optimization, 简称ASPSO)进行了仿真对比,结果显示,DCPSO的平均误差最小为2.86%,稳定性最佳。采用DCPSO在本特利RK4实验台上进行失衡参数辨识及振动抑制实验,结果表明,在转速为2 040 r/min时,该算法对多面转子轴系失衡参数辨识效果最佳,由失衡引起的振动抑制率达95%左右。 相似文献
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为了提高修正炮弹系统模型的控制品质,采用分数阶控制器以取得更优的控制效果。针对分数阶控制器参数整定时大都需要公式推导、计算量大等问题,提出一种基于混沌自适应粒子群优化算法(CAPSO)并用于修正炮弹分数阶控制器的设计。将混沌算法与惯性权重调整的粒子群算法融合,对粒子群进行混沌初始化并对陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,同时引入惯性权重非线性调整策略提高了算法的收敛精度,得到全局最优解。利用CAPSO算法对分数阶PIλDμ控制器的参数进行整定,并用于修正炮弹俯仰角稳定回路的控制中。通过仿真实验,验证了该优化算法的可行性。仿真结果表明,CAPSO算法在修正炮弹分数阶控制器的参数整定方面优于主导极点法、粒子群优化算法(PSO)等算法,与PSO算法相比调节时间减少了1.139 s、超调量减小了11.84%,具有收敛速度快、超调量小、稳定性好、抗干扰性强等特点;经CAPSO算法优化的分数阶PIλDμ控制器动态响应特性要优于整数阶PID控制器。 相似文献
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为解决模糊完工时间和交货期下的虚拟企业伙伴选择问题,提出一种基于Vague集的伙伴选择方法。在给出基于Vague集的交货时间满足度概念的基础上,建立了以极大化交货时间满足度指数为优化目标的虚拟企业伙伴选择模型,该模型考虑了交货时间满足度、成本和任务间的时序关系等因素。为解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极值的问题,引入混沌搜索方法,设计了一种混沌粒子群优化算法进行模型求解。实例分析表明,混沌粒子群优化算法比标准粒子群优化算法具有更强的局部搜索能力。 相似文献
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一种不确定对象的自适应智能PID控制系统 总被引:4,自引:1,他引:3
针对不确定非线性、时滞对象,提出了一种自适应智能PID控制系统.将模糊神经网络和PID神经网络相结合,构成一种智能型PID控制器;控制器参数采用混沌策略与粒子群算法结合的混沌粒子群离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得;通过引入最小二乘支持向量机用作辩识器,使控制系统能处理具有未知特性的不确定对象的控制问题.仿真结果表明:通过辩识器的良好非线性映射能力和控制器及其优化算法的有效结合,系统响应速度快、平稳、超调小,且具有一定的鲁棒性,验证了该系统的可行性和有效性. 相似文献
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文中提出了一种新的基于混沌算法优化的粒子群(CPSO)算法,该算法在种群初始化时应用混沌算法优化粒子的初始位置,扩大粒子的有效搜索范围,在陷入局部最优时应用混沌算法遍历整个搜索空间,跳出局部最优.仿真实验证明该算法寻优性能优于当前其他PSO算法.利用CPSO对LSSVM的参数进行优化选择,建立多传感器数据融合模型.将该模型应用于压力的检测,实验证明了该方法优于当前其他主要方法. 相似文献
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《计算机集成制造系统》2015,(10)
针对现有优化方法在求解高维多目标问题上的弊端,将多目标解映射为模糊集,提出利用表征模糊集间关联相似程度的模糊关联熵方法解决多目标优化问题。建立基于模糊关联熵的多目标优化方法,以模糊关联熵系数的大小衡量Pareto解模糊集与理想解模糊集的相似程度,并以该系数作为粒子群优化算法适应度值引导算法进化,建立基于模糊关联熵的多目标粒子群优化算法。实验表明,基于模糊关联熵的粒子群优化算法可以有效解决高维多目标Flow Shop调度问题,算法在优化解和各性能指标上皆优于基于随机权重的粒子群优化算法,特别在求解较大规模问题时,基于此法的粒子群优化算法表现更佳。 相似文献
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针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法.CPSO算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点.该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止.CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了PSO算法的收敛速度和精度.两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快. 相似文献
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针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。 相似文献
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基于小生境粒子群优化的挖掘机器人自抗扰视觉伺服控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高挖掘机器人的自主挖掘能力,设计一种基于图像的自抗扰视觉伺服控制器,对挖掘机器人的动臂、斗杆、铲斗组成的3节机械臂末端位置和姿态在x-z平面进行控制,实现自主挖掘目标任务。针对自抗扰控制器需要整定的参数较多,参数间相互影响,整定困难的特点,引入粒子群算法对控制器参数进行优化。由于原始粒子群算法存在后期易陷入局部最优的缺欠,采用小生境粒子群算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。对粒子群及小生境粒子群算法的优化性能进行比较研究的基础上,设计了适合挖掘机器人的自抗扰视觉伺服控制器,采用小生境粒子群算法得到自抗扰控制器整定参数。搭建xPCTarget主机—目标机环境进行试验及仿真,表明小生境粒子群优化的自抗扰视觉伺服控制器控制精度高、鲁棒性强。 相似文献
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针对基于有监督学习的方法无法识别未知类别故障,提出了一种基于粒子群优化模糊核聚类(kernel fuzzy c-means clustering,简称KFCM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,建立以训练样本分类错误率为目标的聚类模型,利用KFCM对训练样本进行分类;然后,以初始聚类中心和核函数参数作为优化变量,利用粒子群优化算法求解聚类模型,获得最优分类结果下每个类的类心;最后,根据新样本与各类心之间的核空间样本相似度判断新样本属于已知故障或者未知故障。以某风电机组齿轮箱为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,与传统基于有监督学习的神经网络方法相比,该方法能有效诊断已知和未知类别的故障。 相似文献
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为了解决起重机箱形主梁优化设计中的多变量、多约束问题,提出了一种新的基于混沌序列的粒子群优化算法。利用混沌变量的遍历性和随机性,通过Logistic映射生成初始粒子群位置。根据平均粒距描述种群的多样性,通过混沌扰动对早熟个体进行局部搜索,从而跳出局部极小点。起重机箱形主梁优化试验结果表明,新混沌粒子群算法具有收敛速度快,优化精度高的优点。 相似文献
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为了提高焊接图像缺陷检测的效果,采用粒子小波变异算法。首先对焊接图像进行滤波和增强,确定焊缝缺陷边界提取范围;然后对粒子群进行小波变异操作,适应值较好的粒子变异概率相对小,通过海明距离计算粒子群的缩放因子,把Morlet小波作为母波,增加粒子多样性;最后建立焊接图像缺陷检测模型,给出算法流程。试验仿真显示,本文算法对焊接图像缺陷检测形状接近实际,能检测出不规则的缺陷,缺陷边缘连通性好,像素误差小,检测效率高。 相似文献