一种基于分步遗传算法的多无人清洁车区域覆盖路径规划方法

为了解决不规则区域内多无人清洁车区域覆盖路径的全局规划问题,提出一种基于分步遗传算法的区域覆盖方法。 首 先,将目标区域依据清洁车大小进行栅格化,将多车辆区域覆盖路径规划问题转化为多旅行商(MTSP)问题。 然后,使用分步 遗传算法求解多旅行商问题:第 1 步采用模糊 c 均值聚类方法将求解多旅行商问题转化为求解多个单旅行商(TSP)问题;第 2 步使用了分步遗传算法对每个单旅行商问题进行求解,并使用杂草入侵算法中子父代共存的思想对遗传算法的选择机制进行 改进。 最后,分别在模拟的校园场景和小区场景中进行仿真实验。 实验结果表明,在两个场景中提出的方法能够实现多无人清 洁车完成区域路径覆盖,提出的分步遗传算法比分组遗传算法收敛速度更快;在校园场景中,提出的分步遗传算法相比于分组 遗传算耗时减少 54%,最优解路径长度减少 38%;在小区场景中,提出的分步遗传算法相比于分组遗传算耗时减少 55%,最优 解路径长度减少 44%。     

基于 FOA 优化的 CSSVM 管道堵塞状态识别研究

针对城市排水管道正常与堵塞故障状态在数据获取上的不平衡性造成的运行状态识别准确率下降的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的代价敏感支持向量机的管道堵塞状态识别方法。根据排水管道内各运行状态下采集到的不平衡数据集,首先对不平衡数据集进行小波包分解,其次,提取各个分解系数的能量熵、近似熵指标构建特征向量集合;采用果蝇优化算法(FOA)对不同类样本惩罚因子C_m和核函数参数g进行优化选取,即对代价敏感支持向量机(CS-SVM)模型优化,将特征集合输入优化后的CS-SVM模型中,对排水管道的正常和堵塞状态识别,通过增大对少数类样本错分的惩罚代价,结果表明,提升了少数类的识别准确率。     

机器学习算法在反窃电分析中的应用

针对现阶段利用高科技手段进行窃电的行为,提出了基于机器学习算法构建的反窃电模型,分析用户用电数据、异常事件以及线损,介绍随机森林算法以及其在反窃电分析中的应用,通过进行验证测试,认为随机森林算法在反窃电领域可行、有效。     

高精度恒压计量泵控制系统的设计

针对传统计量泵在压力调节、流量控制方面存在精度低、稳定性差等问题,设计了一种基于嵌入式系统的高精度恒压恒速计量泵控制系统。该系统以ARM处理器为开发平台,采用模块化的设计思想,硬件部分设计了数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、控制模块以及通讯模块等。通过单片机STM32的定时器输出PWM波实现对步进电机的精密控制,利用光电编码器以及压力变送器采集电机的转速和计量泵出口压力值,求出计量泵出口压力值与理论值的差值,采用模糊PID算法将压力差值转换为控制脉冲信号,实现对恒压恒速输出过程的实时调节。实际试验结果表明,设计的计量泵控制系统具有控制精度高、稳定性好等优点,具有广泛的应用价值。     

基于双模控制算法的交流伺服电机的研究

为了提高伺服电机控制的实时性和精确性,满足伺服系统高速度和高精度的控制要求,提出一种自适应神经元模糊PID的交流伺服电机控制算法。该算法充分结合模糊PD控制的强鲁棒性和神经网络控制强大的自学习能力。通过对仿真结果对比分析,结合后的控制算法相比单一的模糊PD算法和单神经元自适应算法,系统的响应速度更快,精度更高。     

基于复合算法的内置式永磁同步电机的优化设计

内置式永磁同步电机具有输出转矩大,过载能力强,功率密度高等优点,广泛的应用于电动汽车驱动领域。由于内置式永磁同步电机存在齿槽转矩和磁阻转矩,会造成转矩脉动较大,对电机造成不良影响。选择以48槽,8极内置式永磁同步电机为例,首先选择转子的关键结构参数作为优化参数,并以增大平均转矩,降低转矩脉动,减小齿槽转矩作为优化目标。通过田口算法从众多的结构参数中合理选出对优化目标影响较大的优化参数,再采用响应面拟合优化目标曲线,最后采用遗传算法对其优化,使用有限元仿真软件验证其有效性,实现电机的多目标优化。     

中性点经ZnO非线性电阻接地系统的故障识别方法

根据中性点经ZnO接地系统下发生不同故障时高频分量的差异性特点,提出了中性点经ZnO非线性电阻接地系统的故障识别方法。首先,利用小波多尺度变换分析不同故障时高频分量的衰减性差异,其次,利用Prony算法提取高频分量的幅值信息,并计算固定时间窗内的幅值比提出识别判据,最后,结合实际系统继电保护方案及ZnO非线性电阻作用的有效性形成故障识别方法。通过大量仿真及计算表明,无论故障点位置在何处,该方法均能够正确、有效识别瞬时性故障和永久性故障。     

基于IGWO-BP的配电网接线方式综合评价

配电网接线方式的优劣,影响着电力系统运行的稳定性与安全性。对配电网接线方式进行评价研究,为配电网的合理规划提供科学的指导意见,是配电网规划建设的重要内容。为了提高配电网接线方式评价的准确性,基于经济性,可靠性,安全性,建立了配电网综合评价指标体系。提出了一种改进的灰狼算法(IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的算法,将IGWO选择的最优位置作为BP算法的权值和阈值。建立基于IGWO-BP的配电网接线方式评价方法,将配电网接线方式评价指标体系作为IGWO-BP的输入,将评分值作为IGWO-BP的输出,建立配电网接线方式评价模型。算例仿真验证了所提方法的有效性和可靠性。     

车辆排队事件的检测方法及系统

基于GPS数据并结合大数据分析的专利算法,实现了一个完整的智能交通系统。系统功能包括:检测识别道路上的车辆拥堵排队事件,区分道路上车辆排队的位置(路口或者道路中央),计算车辆队列长度和队列的行进方向(包含左转车队)。提出用于计算队列长度及识别排队事件和队列起始位置的数据分析算法,基此建立了一种实时交通监测系统的框架,用于发布车辆队列的实时动态。本检测方法能用于指导交通管理部门合理设置交通信号灯,实时全面地掌控关键路口的车辆通行情况和更加及时高效地疏导交通。     

基于模拟退火优化BP算法的指纹地图构建方法

由于地磁信号的时间稳定性和位置差异性,基于地磁指纹的室内定位越来越受到重视。在离线建库过程中,为了降低采集数据工作量,提高构建精度,提出了一种模拟退火优化传统BP网络的模型预测方法。首先对所有的采集数据进行限幅滤波处理,然后通过模拟退火算法优化BP网络(SA-BP)中的权值以及阈值,避免其在训练过程中陷入局部最优解,提高预测性能。在不同的实验场景下用该方法进行指纹地图构建,并与传统的基于普通克里金插值法进行仿真比较,结果表明,用相同的指纹点数构建出来的指纹地图在正方形的实验区域估值误差控制在8.9%左右,在长方形的走廊实验区域估值误差控制在8.7%左右。同时在实际场景中做了定位实验,结合在线匹配阶段中的动态时间规整(DTW)算法和加权K最近邻(WKNN)算法进行定位,实验结果表明,定位误差均在1m,可以满足定位需求;同时,所构建方法和逐点采集构建方法相比,减少了大约30%的工作量。