摘要：真空退火系统是一个多输入多输出、耦合很强的时变系统,耦合会使其控制系统的调节品质降低,严重耦合时将会使系统无法运行。为了对退火温度实现精确地控制,对其顶部、中部和底部的温度进行了解耦控制方案的设计,并利用改进pso-ga混合优化算法对神经网络的权值和阈值进行优化,为真空退火炉提出一种新的解耦控制方法。利用Matlab对该算法的性能进行仿真验证,并与传统PID及PID神经网络等解耦控制方法进行了对比分析,该解耦控制方法在控制性和抗干扰性上都具有较好的控制效果。

摘要：为更加准确地掌握重要场所环境数据,提出一种基于传感器技术的环境监测系统。其中,以STM32作为环境采集的主控芯片,以风速传感器、光照强度传感器等作为采集单元,对重要场所的环境数据进行采集;然后以采集到的空气质量数据为基础,构建改进遗传算法的空气质量预测模型,以提高整个监测系统的预测功能。结果表明,与其他优化方法相比,本研究的pso-ga优化算法能更快地达到最优的适应度;在预测模型性能方面,与改进前的预测模型和其他预测模型相比,设计的基于改进遗传算法的SVM空气质量预测模型具有更小的预测误差,MSE和R^(2)两个评价指标分别为4.5*10^(-5)和99.11%。以上结果表明,设计的重要场所环境数据监测系统能更好地实现环境监测,可用于实际场景。

摘要：深水平台钻机集成监控系统(DSDR-IMCS)采用冗余方法提高可靠性,但存在费用、重量、体积等增加的问题。对DSDR-IMCS进行分析,建立一种适于DSDR-IMCS的可靠性冗余优化配置模型,提出一种基于模拟退火算法的pso-ga混合算法对模型进行求解,该方法将pso算法收敛快和ga算法全局收敛性好的优点相结合,引入模拟退火优化机制,并对pso算法产生的新粒子群进行修正。结果表明,本文算法既可加快运算速度,降低计算强度,提高搜索效率,又可避免收敛过快陷入局部极大而降低全局搜索能力,且得到的优化结果更好,为DSDR-IMCS可靠性分析和设计提供参考。