摘要：针对定位、导航、授时、遥感、通信一体的天基信息实时服务系统对遥感信息高时间分辨率获取的需求,提出了基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,pso)算法的遥感卫星星座优化设计方法。基于6 N和3+4P星座构型,以重访时间间隔作为优化目标,采用改进的pso算法对星座优化模型进行求解,分别针对全球覆盖和区域覆盖任务进行了仿真对比试验。仿真结果表明,提出的方法适用于低轨遥感卫星星座设计,满足高时间分辨率要求。

摘要：针对电液位置伺服系统因参数不确定性、复杂时变性与非线性而导致控制性能不佳的问题,提出了一种基于改进pso算法的电液位置伺服系统滑模控制方法。建立电液位置伺服系统的误差状态空间方程,通过设计滑模面和控制律推导出滑模控制器结构,利用李雅普诺夫函数验证了控制器的稳定性,采用柯西变异和自适应速度更新策略改进了pso算法,并把改进后的pso算法应用至滑模控制器中进行参数优化,基于AMEsim/MATLAB联合仿真研究了几种方法下系统对位置的跟踪情况。结果表明,相比于pso算法和Apso算法,改进pso算法寻优性能更好,从而验证了该方法是有效的;通过对比分析,采用改进pso算法的滑模控制器极大地提高了系统的控制性能,在抑制抖振的同时实现了系统对状态轨迹的快速精确跟踪。通过现场试验研究,验证了所提方法的应用可行性。

摘要：针对电液位置伺服系统由于参数不确定性、非线性、复杂时变性而导致的响应速度慢、跟踪精度低、抗干扰能力差的问题,提出一种具有更高跟踪精度及抑制抖振能力的改进pso算法优化的自抗扰控制(Improved-pso auto disturbance rejection control,Ipso-ADRC)方法。首先,建立电液位置伺服系统的误差状态空间方程,采用3阶跟踪微分器、扩张状态观测器及状态误差反馈律构建自抗扰控制器模型;其次,分析惯性权重递减pso算法存在的早熟、易陷入局部最小值等问题,综合考虑粒子迭代次数及当前粒子与全局最优粒子间距离两个因素对寻优结果的影响,提出一种改进pso算法;最后,将改进后的pso算法应用于所设计的自抗扰控制器中以提高控制性能。仿真及试验结果表明,相比于传统PID控制和常规自抗扰控制,采用改进pso算法优化的自抗扰控制具有位置跟踪精度高、抗干扰能力好的优点。

摘要：将改进粒子群优化算法(Mpso)融合到神经网络预测控制中,提出了基于Mpso-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于Mpso算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了Mpso算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.

摘要：针对1000/100液压颚旋式破碎机系统存在的多变量、强耦合、时变性等特性,采用模糊解耦控制算法对其破碎过程进行自动控制,从而优化破碎过程中出现的控制精度低、破碎效率不佳以及破碎产品质量不高等问题。考虑到多输入、多输出模糊控制器设计过程较为复杂,且常规模糊控制又难以达到预期的控制效果,故采用对角矩阵解耦算法将破碎过程动态模型进行简化,解耦得到两个相互独立的单输入、单输出子系统,并分别设计两个模糊控制器对破碎系统进行联合控制;为解决标准pso算法早熟、易陷入局部最优的问题,提出动态惯性权重改进pso算法,对模糊控制器控制参数进行寻优。通过仿真以及现场破碎试验结果表明,采用改进pso算法优化的模糊解耦控制器效果好、稳定性高、鲁棒性强,能较好地满足1000/100液压颚旋式破碎机的控制要求,促进了破碎效率和破碎产品质量的提高。

摘要：针对电液位置伺服系统控制性能不佳的问题,提出一种基于改进pso算法优化的模型参考自适应(Model Reference Adaptive Control,MRAC)跟踪控制方法。首先,建立电液位置伺服系统数学模型,设计出模型参考自适应控制器;其次,分析pso算法、Apso算法在参数寻优过程中的不足,提出一种改进的pso算法;最后,将改进的pso算法用于模型参考自适应控制器以改善其控制性能。结果表明,改进pso算法优化的模型参考自适应控制具有响应速度快、跟踪精度高的优点。

摘要：通过分析减速器齿轮修形理论,提出一种改进的pso算法来求解掘进机减速器齿轮最优修形参数组合,并利用Romax Designer软件对修形后齿轮的性能进行仿真分析。实验结果表明:太阳轮和行星轮的传动误差幅值分别降低了0.087 7、0.204 1μm;齿轮传动过程中所受载荷集中在齿中心,外力载荷分布均匀,避免了载荷偏载情况的发生;振动加速度明显降低,可以进一步提升减速器齿轮的传动性能,能够作为减速器及类似机械零件的设计和改进方法。

摘要：考虑到现阶段波浪发电场的数量较少,缺少足够的实际测试数据,文中设计一种基于改进pso算法的AWS波浪发电场模型。以AWS波浪发电场实测数据为输入,以有功功率为输出,引入粒子群算法(pso)确定模型的各项等效参数,构建可以对实际测试波浪数据对应的发电场功率进行分析的等效模型。在pso目标函数为等效模型输出有功功率和电场模型输出有功功率之间差值的平方和的基础上,采用pso方法对等效模型驱动参数进行辨识。结果表明:迭代达到约1300次时,粒子群算法发生收敛,表明采用pso对12组实测数据进行参数辨识都可以实现正常收敛的状态。所设计模型以粒子群算法进行辨识所得各参数基本相同,能够得到稳定的参数辨识结果。

摘要：常规的光伏发电系统负荷参数辨识方法主要使用混沌海鸥组合算法优化目标辨识函数,易受静态负荷的影响,导致参数辨识收敛速度偏低。因此,需要基于改进pso算法设计一种全新的光伏发电系统负荷参数辨识方法,即利用改进pso算法设计负荷参数辨识策略,根据光伏阵列特征调整光伏发电系统逆变器统一控制器参数,从而实现光伏发电系统负荷参数辨识。实验结果表明,设计的光伏发电系统负荷参数改进pso算法辨识方法到达平均最优位置花费的辨识次数较少,收敛速度较高,辨识效果较好,具有可靠性和一定的应用价值。

摘要：为了充分发挥城市轨道交通的服务功能,想要达到和常规公交间的最优化接运换乘。本文提出了一种实现轨道交通接运公交线路的改进pso算法优化设计思路,以最大化接运效率优化接运公交线路目标函数,在充分考虑线路长度和交通站点客流量、区段剩余通过量的情况下,建立改进pso模型结合算例。结果发现轨道交通接运公交线路,可以实现最大化接运效率,创造最大的社会及乘客效益,证实了本文提出改进pso模型的可用适用性,可以扩大轨道交通客流量覆盖范围,综合提升轨道交通整体吸引力。