摘要：粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。

摘要：为提高同步电机励磁调节器的响应速度及鲁棒性,提出一种基于粒子群优化方法的同步电机分数阶鲁棒励磁控制器的设计方法。将同步电机的励磁系统进行线性化处理,使用分数阶系统理论推导了同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型;将分数阶系统进行加权,形成相应的增广系统,并提出了相关控制系统的鲁棒性能指标;在此基础上使用粒子群优化算法对分数阶PIλDμ控制器的参数进行优化整定,得出了结果。经实验验证,与使用传统传递函数模型及常规PID励磁调节器相比,所提出的控制方法响应速度明显提高,且具有较强的鲁棒性。

摘要：提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,优化LSSVM算法的参数。算例表明:PSO-LSSVM算法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,适用于高压断路器机械故障诊断。

摘要：采用粒子群优化算法,对涡轮泵气封减压试验系统中的关键部件减压器进行结构优化设计.在优化过程之前采用两次均匀设计的方法缩小设计变量的取值范围,以提高计算效率.通过调节气封系统中的主要部件气体减压器的结构参数,使得减压器的出口压强稳定,满足工程需求.优化结果显示,通过两次均匀设计后,设计变量的取值范围得到有效压缩,减少了优化过程的计算量.与初始设计相比,减压器的出口压强振幅明显减弱,达到了工程设计的要求.

摘要：为解决成本—公差设计模型中忽视产品质量的问题,以新型的田口质量观和Pareto最优解集概念为基础,提出了一种公差设计多目标模型。该模型将加工成本和质量损失分别作为设计目标,并以统计法公差装配成功率为约束条件,获得了比极值公差法更加宽松的公差限。改进了传统的粒子群优化算法,利用Pareto最优性重新定义粒子,然后采用快速非支配排序技术进行粒子的适应度排序,使其能够有效地对多目标模型进行求解。该算法对具体工程实例求解时,一次运行就可求得令人满意的Pareto最优解集,设计者可以根据生产实际和市场需求从中进行选取。通过对求得的Pareto进行最优前沿的分析,可得到该类零件公差设计的特性,其结果验证了公差设计的一般规律。

摘要：针对双线性变换法设计声级计A计权出现的误差,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的声级计A计权设计方法,使用粒子群优化算法对A计权的IIR滤波器系数进行搜索优化,利用群体合作与竞争产生的群体智能,实现A计权的优化设计。首先对A计权的IIR滤波器的幅频响应误差曲线进行分析;然后根据分析结果设计声级计A计权的粒子群优化对象和粒子适应度;最后利用粒子群优化算法对声级计A计权进行优化设计。仿真和声级计应用结果表明,提出的设计方法误差减小,满足A计权1级声级计误差标准,适用于声级计的频率计权分析。

摘要：在介绍粒子群优化算法并利用Shubert函数对其有效性进行数值验证的基础上,将其应用于永磁直流电动机的优化设计,分析了优化目标、优化变量和约束条件,在此基础上研发了相应的优化设计软件,并分别以高效率和低成本为目标,应用粒子群优化算法对1台2 kW的永磁直流电动机进行了优化设计,使其效率提高了2.04%、材料成本降低了7.85%。结果表明,粒子群优化算法对永磁直流电动机优化设计是实用有效的,可为其产品设计提供一种良好的新方法。

摘要：数字多频陷波滤波器用于同时滤除或抑制数字信号中的多个频率分量,粒子群优化是模拟鸟群迁徙行为的元启发式搜索方法。以改进的粒子群优化算法为基础,提出了数字多频陷波滤波器的设计方法,它通过优化配置陷波系统的极点位置,实现了具有稳定特性的陷波系统的优化设计。所提设计方法的有效性和实用性,得到了一系列仿真实验的具体验证。

摘要：针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了动态目标粒子群优化算法,通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的位置关系,建立了新的速度更新公式.最后,应用该算法对某型号亚轨道飞行器固液混合发动机进行了优化设计.仿真结果表明,改进算法搜索能力强、收敛速度快,能有效解决此类问题,可为亚轨道飞行器的发动机优化设计提供理论参考.

摘要：为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.