摘要：为提高对水产养殖水质监控的实时性和测量精度,设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质参数监控系统。该系统由水质参数采集终端、分布式传感器网络、传输控制中心基站、远程在线监控系统组成。参数采集终端采集水质参数并传输到中心基站,再通过GPRS发送给远程在线监控中心,根据用户向监控中心输入的参数实现水温、pH、溶氧(DO)的调节。参数测量过程中引入数字滤波算法提高测量精度,使用经过改进粒子群优化算法(PSO)整定的PID控制器实现水质参数的调节。结果显示:测量精度达到要求,温度、pH和DO的测量误差分别为2.1%、1.3%和3.6%,系统对温度、pH和溶氧调节的最大误差分别为1.9%、2.6%和3.1%。整个系统工作稳定可靠。

摘要：针对曲柄滑块机构间隙引起的系统稳定性、精度和可靠性降低的问题,运用改进的PSO算法对含间隙曲柄滑块机构进行了辨识,并就间隙所产生的误差,应用自适应鲁棒控制器进行了补偿。首先,对惯性因子采用非线性递减的方式、局部最优值采用加权平均的方式,对传统的PSO算法进行了改进;然后,分别运用传统的PSO算法和改进的PSO算法,对含间隙曲柄滑块机构进行了辨识;最后,针对曲柄滑块机构间隙产生的误差,设计出自适应鲁棒控制器进行了补偿。研究结果表明:相比传统的PSO算法,应用改进的PSO算法对系统辨识所建立的模型具有更高的准确性;设计的自适应鲁棒控制器控制的信号跟踪精度平均提高了51%左右。

摘要：在电力市场和低碳经济背景下,为增强新能源电站间的时空互补能力,提高自配储能利用率,建立了考虑储能共享的风光储集群联合优化运行及竞标策略模型。首先,基于新能源电站的互补特性,设计了考虑储能共享的风光储集群联合运行机制,并分析了风光储协同运行机理;其次,考虑以市场手段促进新能源消纳,建立风光电站参与日前能量市场,自配储能及共享储能为其提供平衡波动备用容量的市场收益模型;在此基础上,考虑电价及风光出力的不确定性,提出风光储集群联合竞标策略,以实现风光储集群利益最大化;最后,利用改进的粒子群优化算法求解联合竞标及协同运行模型。仿真结果表明,所提策略能够有效提高自配储能利用率,增加风光储集群收益,对新能源的市场消纳起到积极作用。

摘要：针对多臂协同复合机器人在焦炉顶炉口执行多臂协同测温作业时的稳定性,本文设计一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的PID柔顺控制系统。对于焦炉顶炉口测温,首先设计了多臂协同复合机器人来实现移动过程中的焦炉顶炉口测温作业;其次搭建机械腿与PID控制模型;并运用于PID控制器参数整定,与Z-N法进行比较,改进粒子群的PID柔顺控制模型调节时间缩短26 s,超调量更小;最后,通过Simulink与Adams联合仿真得到复合机器人的各运动参数曲线。结果显示,多臂协同复合机器人在前进2000 mm过程中,机身只有0.45 mm的偏移,整体运动速度最大可达100 mm/s,膝关节最大关节角速度稳定在48(°)/s和54(°)/s,在机器人稳定运行范围内。结果表明多臂协同复合机器人稳定运动,能够很好地实现焦炉顶炉口测温作业。

摘要：针对基本粒子群算法(PSO)早熟收敛、易陷入局部极值以及投影寻踪(PP)模型最佳投影方向难以选取的不足,利用改进的PSO(IPSO)算法优化PP模型最佳投影方向,提出了IPSO-PP水资源利用效率评价模型。从"三生"用水指标中选取15个指标构建区域水资源利用效率评价指标体系,以云南省16个州市水资源利用效率评价为例进行实例研究,并构建PSO-PP模型、差分进化(DE)算法-PP模型及和声搜索(HS)算法-PP模型作对比分析模型。结果表明,IPSO算法优化PP模型获得的适应度值和最佳投影方向均优于PSO、DE和HS算法,具有较好的求解精度和全局极值能力。IPSO-PP模型对实例的评价排序结果与DEPP模型相同,与HS-PP模型评价排序结果略有差异,与PSO-PP模型评价排序结果差异较大,表明智能算法寻优能力的强弱决定了评价精度的高低。模型及实例验证结果可为PP模型优化及其他水资源系统类综合评价提供参考和借鉴。

摘要：分析了装备维修器材存储保障存在的问题,提出采用调剂供应缓解存储保障的资源失衡问题,充分利用存储过剩的超储器材补充库存短缺的需求单位,建立了装备维修器材调剂供应的多目标决策模型,采用ε-约束法对模型进行处理,基于引导因子设计了改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对模型求解,并通过仿真实例进行了验证。结果表明,采用调剂供应的方式,可使保障系统内的资源存储得到有效的平衡,装备维修器材的保障效率也有所提高。

摘要：为了掌握地下储气库注气过程中的压力动态变化情况,解决持续注气导致的地层参数难以确定的问题,依据现场静、动态资料,基于一种改进粒子群优化算法,综合储层压力、井底压力和井口压力的计算方法,建立了一种地下储气库注气过程一体化压力及地层参数计算方法。首先,利用计算储层压力、井底压力和井口压力的方法计算出井口压力;然后,应用改进粒子群优化算法,不断调整、优化压力和地层参数,使计算的井口压力与实测井口压力达到最优拟合,进而得到储层压力、井底压力,以及储层平均渗透率、探测半径等地层参数。利用该方法计算了呼图壁储气库3口注采井的井口压力和储层的平均渗透率,3口注采井计算井口压力与实测井口压力的决定系数分别为0.9889,0.9893和0.9784,计算出的储层渗透率与试井解释的渗透率基本一致,说明该计算方法的计算结果可靠。研究结果表明,利用地下储气库注气过程一体化压力及地层参数计算方法,可以了解地下储气库注气过程中的压力变化情况,有助于指导地下储气库的安全运行。

摘要：针对现有的点预测方法难以计及电网运行中的诸多不确定性因素的问题,提出一种结合改进粒子群(IPSO)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷区间预测方法。将不同核函数进行组合,实现组合核函数高斯过程回归算法;通过改进粒子群算法实现以均方误差最小为目标的GPR模型超参数优化求解,建立改进粒子群-高斯过程回归(IPSO-GPR)负荷区间预测模型,获得一定置信水平的日小时负荷区间预测结果。将该方法与比较方法的预测性能进行对比,算例分析结果显示,改进粒子群优化组合核函数GPR模型取得了更好的区间预测效果,验证了所提方法的有效性。

摘要：针对制造车间物料供应路径复杂多变问题,建立了以物料配送路径最短为优化目标的物料配送模型,并提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSO)旨在解决此问题模型。IPSO算法可以在运行过程中自适应地以正切函数的变化方式调整惯性权重系数,同时构建基于惯性权重系数自行调整的加速度因子c1、c2的变化关系式。通过仿真实验与基本及其他典型改进PSO算法进行比较,实验结果表明,IPSO算法具有良好的全局搜索能力与较高的搜索精度,可以有效对制造车间物料配送路线进行优化。

摘要：为了提高2自由度机器人控制系统响应速度,降低其输出误差,设计改进模糊PID控制器,并对2自由度机器人角位移跟踪效果进行仿真验证。给出多连杆机器人的动力学模型,设计模糊PID控制器。利用粒子的迭代搜索原理对模糊PID控制器参数进行优化,从而得到模糊PID控制器参数的最优值,使机器人控制系统具有更好的抗干扰能力。以2自由度机器人为例,利用Matlab软件对机器人角位移和转矩进行仿真,在不同环境中比较优化前和优化后的输出效果。结果显示:采用改进粒子群优化算法优化PID控制器参数,2自由度机器人控制效果明显优于模糊PID控制器。2自由度机器人优化后的模糊PID控制器,不仅响应速度快,而且抗干扰能力强。