粒子群算法在优化PROFIBUS总线中的应用

针对PROFIBUS在煤矿井下应用中存在的问题,分析了PROFIBUS现场总线协议结构,建立了PROFIBUS总线基于随机动态产生高优先级信息的发送时延模型,采用改进的粒子群算法优化目标令牌循环时间的选取．降低了通信网络高优先级信息的发送延迟,使其符合PROFIBUS网络实时性的要求。     

粒子群算法在优化PROFIBUS总线中的应用

针对PROFIBUS在煤矿井下应用中存在的问题,分析了PROFIBUS现场总线协议结构,建立了PROFIBUS总线基于随机动态产生高优先级信息的发送时延模型,采用改进的粒子群算法优化目标令牌循环时间的选取,降低了通信网络高优先级信息的发送延迟,使其符合PROFIBUS网络实时性的要求。     

混合型粒子群优化算法研究

为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法。对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的,用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制;然后介绍粒子群优化算法的优化策略,包括提高收敛速度﹑算法离散化﹑提高总群多样性;最后对其将来的发展进行了展望。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化（PSO）算法是一种新颖的演化算法,它属于一类随机全局优化技术,通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。本文介绍了PSO算法的基本原理、应用领域,并用matlab实现了该算法。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,是一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究。群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法通过粒子间信息素的交互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。本文介绍了粒子群优化算法的基本原理。     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化（PSO）算法的一种改进算法：用于约束优化问题的启发式粒子群优化（HPSO）算法。针对HP-SO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍。     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法.针对HPSO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析.对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍.     

粒子群优化算法在函数均值求解中的应用研究

针对函数的均值计算在工程与理论分析上的重要作用,在对粒子群优化算法（PSO）的整体极值、局部极值的模型进行调整的基础上,提出利用粒子群算法求解函数均值问题。该算法以当前所有粒子的平均值作为整体均值,粒子当前的平均值作为该粒子的局部均值,使粒子朝着目标函数的均值靠近,从而达到求出函数在一个区间段上的均值。数值计算结果验证了算法的有效性,并将其用于计算定积分,获得满意的结果。     

可编程序控制器在矿井胶带输送系统中的应用

简要介绍由可编程序控制器构成的矿井胶带输送机集中监控系统的组成、功能特点及应用。     

选煤厂控制系统的研究与设计

随着煤矿自动化水平的提高,监视系统和集中控制技术的日益完善,煤矿选煤厂大都安装了集中控制系统,该文从实际出发研究了煤矿选煤厂控制系统在煤矿生产中中所起到的作用,分析了系统的特点、功能和组成。     

工业以太网在全矿井综合自动化系统中的应用

阐述了全矿井综合自动化系统在煤矿应用的必要性,介绍了全矿井综合自动化系统的三层体系结构及工业以太网在全矿井综合自动化系统中的应用。     

煤矿井下综合传输网光接收机特性分析与研究

应用FET模型和多种调谐网络 ,以统一的方式研究了调谐光接收机前端的特性 ,提出了多种调谐网络通用的计算公式 ,用以计算谐振频率、信噪比、传输函数。并针对串联谐振型光接收机特性进行了分析。     

基于改进粒子群细菌觅食算法的矿井控制研究

研究矿井提升机自动化控制中精度不高且控制性能不稳定问题;目前的粒子群算法用于自动化控制系统时,存在早熟和算法参数难确定的缺陷,参数镇定效果较差;针对以上弊端,提出了细菌觅食粒子群优化算法的矿井自动化控制算法,改进算法将矿井自动化控制的主要参数作为算法输入变量,利用细菌趋化、繁殖以及驱散过程对粒子群算法的解进行优化,然后根据粒子群算法框架进行粒子更新,有效地提高了粒子群算法的全局求解能力,解决了矿井提升机控制准确度不高稳定性不好的难题;仿真结果表明,该算法具有较好的镇定效果,且算法控制精度比传统算法提高24.3%,具有较好的适用性。     

胶带保护控制系统在杉木树矿的应用

针对杉木树矿主运煤系统存在无保护、无预警信号、自动化程度低的问题,提出了一种胶带保护控制系统的改造方案;详细介绍了该系统中的监控计算机HMI、PLC控制系统、胶带保护传感器配置、电动机综合保护器监测功能的设计。实际应用表明,该系统运行稳定可靠,实现了原煤运输的集中监控和保护功能。     

矿井胶带输送机分布式控制系统

介绍了一种分布式矿井胶带运输系统及其组成、工作原理和主要功能。该系统可对由多条胶带输送机组成的运输系统进行远程集控与就地手动控制     

基于PSO的矿山企业动态配矿优化研究

采用粒子群优化(PSO)算法求解矿山企业动态配矿问题。依据开采条件圈定出可开采的矿块,用粒子的一位代表矿块,并用0或者1代表选择该矿块来开采,重新定义在约束条件下PSO粒子的运算与“飞行”规则,实现动态配矿优化的粒子群算法。该PSO算法实施简单,优化效果明显,通过2009年实际生产情况与优化结果的对比表明,该算法在生产成本几乎不变的情况下,明显提高了企业效率。