摘要：为了解决电机响应速度慢、抗干扰能力不足的问题,研究了PI控制器控制技术。根据矢量控制原理搭建了永磁同步电机矢量控制模型。为提升控制系统面对转速变化的动态性能,根据模糊控制原理设计了模糊PI转速控制器,增加了系统的响应速度。针对模糊控制设计过程中存在主观性及不同工况下控制器参数选择较难等问题,提出了一种基于猎豹算法与模糊PI相结合的智能控制策略,解决系统参数匹配问题。在Matlab/Simulink搭建相关模型并进行仿真。仿真结果表明:通过猎豹算法能够迅速得到模糊PI控制器的最佳参数,使电机的转速响应更快,抗干扰性更强,使控制系统具有更好的动态性能。

摘要：为提高年降水量预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和孔雀优化算法(POA)、沙猫优化(SCSO)算法、猎豹优化(CO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型,并将其应用于文山州年降水量预测研究。首先,利用WPT将实例1956-2021年降水量时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量;其次,简要介绍POA、SCSO、CO算法原理,利用POA、SCSO、CO分别优化GPR超参数,建立WPT-POA-GPR、WPT-SCSOGPR、WPT-CO-GPR模型;最后,利用所建立的3种模型对年降水量周期项分量和波动项分量进行预测,将4个分量的预测结果加和重构后得到最终预测结果,并构建基于支持向量机(SVM)的WPT-POA-SVM、WPT-SCSOSVM、WPT-CO-SVM模型、基于RBF神经网络的WPT-POA-RBF、WPT-SCSO-RBF、WPT-CO-RBF模型和未经优化的WPT-GPR模型作对比分析模型。结果表明:①WPT-POA-GPR、WPT-SCSO-GPR、WPT-CO-GPR模型对年降水量预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.52%、0.46%、0.48%,平均绝对误差MAE分别为5.80 mm、5.31 mm、5.25 mm,均方根误差RMSE分别为8.20 mm、7.72 mm、7.83 mm,确定性系数DC>0.99,预测效果优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更好的泛化能力。②POA、SCSO、CO能有效优化GPR超参数,显著提高GPR预测性能。③所构建的3种模型具有普适性,为降水等时间序列预测研究提供参考。

摘要：为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。