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粒子群优化算法

粒子群优化算法的相关文献在2002年到2023年内共计4803篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文4179篇、会议论文285篇、专利文献179193篇;相关期刊1100种,包括电力自动化设备、传感器与微系统、计算机仿真等; 相关会议235种,包括第七届全国建筑振动学术会议暨中国工程建设标准化协会建筑振动专业委员会成立20周年纪念大会、第23届过程控制会议、全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2012年代表大会暨学术年会等;粒子群优化算法的相关文献由11474位作者贡献,包括孙辉、赵志刚、孙俊等。

粒子群优化算法—发文量

期刊论文>

论文:4179 占比:2.28%

会议论文>

论文:285 占比:0.16%

专利文献>

论文:179193 占比:97.57%

总计:183657篇

粒子群优化算法—发文趋势图

粒子群优化算法

-研究学者

  • 孙辉
  • 赵志刚
  • 孙俊
  • 高鹰
  • 张磊
  • 李明
  • 高尚
  • 张强
  • 赵嘉
  • 张勇
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 李鸿; 张欢; 王雅然; 米雷洋; 史凯雨; 由世俊
    • 摘要: 在城市集中供热管网运行过程中,供热系统的输配能耗由水泵能耗和供、回水管网的热损组成,降低供热系统的输配能耗对实现低碳供热目标具有重要意义.本文基于网络图论、流体输配原理和管道的一维传热,建立了集中供热管网的动态水力-热力耦合模型,并针对天津市实际供热管网的运行过程进行了仿真模拟,利用实际运行数据验证了动态水力-热力耦合模型的精确性.建立了集中供热管网输配能耗的计算模型,并对供热系统的运行能耗进行经济性分析.基于所建立的能耗分析模型,结合粒子群优化算法,建立了多热源环状管网的优化调度方法,该方法以供热管网的总输配损耗的成本最低为目标函数,以热源的供水温度、热源泵的转速比、热力站入口处的阀门开度为决策变量,以满足能量守恒和质量守恒为约束条件,通过进行算法参数匹配,给出基于PSO算法的多热源环状供热管网优化调度的计算步骤,并结合天津市实际管网对优化调度方法的调控过程进行了分析.仿真计算结果表明,由于管网存在输配延迟属性,热力站的总负荷变化与室外温度变化不存在静态的正相关性,此外,也发现水泵运行费用为整个管网运行费用的主要组成部分,占总运行费用的58%以上.本研究为城市集中供热管网运行调节的优化提供了一套有效的计算工具.
    • 陆国强; 许建秋
    • 摘要: 自主化作业的拖拉机由于作业速度和跟踪路径曲率的不断变化,基于固定参数模型预测控制的路径跟踪器不能达到理想效果.为提高控制器的自适应性,提出基于改进粒子群优化的自适应模型预测控制算法.该算法将作业场景与粒子群算法相结合,对模型预测控制中的预测时域进行自适应调整,当作业场景发生改变时,则用粒子群优化算法选取理想预测时域参数.为提高粒子群优化算法的寻优效果,采用分段函数的方式对惯性权重进行改进.以东方红-X1304拖拉机为研究对象,对作业速度为1、2m/s和变速,跟踪路径为直线和曲线等情况进行仿真实验,并对比分析基于固定预测时域和自适应预测时域的控制器.结果表明,相对于基于三个固定时域的控制器,基于自适应预测时域控制器的跟踪精度和收敛速度分别提高了2%~44%和2%~71%.
    • 高兵; 郑雅; 秦静; 邹启杰; 汪祖民
    • 摘要: 针对网络入侵检测模型自适应能力不足的问题,将麻雀搜索算法(SSA)中的大范围快速搜索能力引入到粒子群优化(PSO)算法,提出基于麻雀搜索算法的改进粒子群优化(SSAPSO)算法。该算法通过对轻量级梯度提升机(LightGBM)算法中难以整定的参数进行寻优,使PSO算法在保证寻优精度的同时快速收敛,并得到最优的网络入侵检测模型。仿真实验结果表明,在4种基准函数上,SSAPSO比基本PSO算法收敛速度更快;在KDDCUP99数据集上,SSAPSO优化LightGBM后得到的SSAPSO-LightGBM算法比分类特征和梯度提升(CatBoost)算法的准确率、召回率、精确率和F1指数分别提升了15.12%、3.25%、21.26%和12.25%;SSAPSO-LightGBM算法在上述数据集中正常流量(Normal)、未授权远程访问(R2L)攻击、未授权本地访问(U2R)攻击、监听(PROBE)攻击的检测准确率比LightGBM算法分别提升了0.61%、3.14%、4.24%、1.04%和5.03%。
    • 魏燕明; 甘旭升; 程毅东; 吴依涵; 李胜厚
    • 摘要: 针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型。引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估。仿真表明,所提方法仅通过20次迭代就收敛到令人满意的精度,并具较强的抗粗差能力,从而验证了其可行性和有效性。
    • 詹长书; 苏立庆
    • 摘要: 针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性。设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数。结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子群优化PID控制的汽车主动悬架的性能指标有了明显的提升;经过粒子群算法(particle swarm algorithm,PSO)优化后PID控制提升了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,同时解决了PID控制器参数整定的问题。
    • 杨爱平; 唐倩; 阳小林; 李苗娟; 柳跃雷; 蔺梦圆; 张鹏辉
    • 摘要: 针对汽车发动机装配过程中缸体泄漏问题,结合Back Propagation(BP)神经网络及粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,提出了一种发动机装配工艺参数优化方法。首先,使用BP神经网络建立了生产工艺参数与质量指标之间的非线性映射关系,并以此作为泄漏率预测模型。其次,根据实际生产需求,应用皮尔逊相关性分析法求解得到相关性最强的部分工位工艺参数,并以其作为后续优化对象。最后,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,使用粒子群优化算法求解得到工艺参数的最优值。使用400台发动机的实际生产数据进行试验。试验结果显示,BP神经网络具有较准确的预测效果,结合粒子群优化算法得到了优化后的工艺参数值,显著降低了发动机的泄漏率,具有一定的指导意义。
    • 梁栋; 梁正宇; 畅博彦; 齐杨; 徐振宇
    • 摘要: 提综臂是多臂机上实现凸轮开口运动的关键核心部件。为满足多臂机提综臂的自动化加工需求,设计了一种新型辅助旋铆并联机器人,以实现在提综臂旋铆加工过程中对零部件的高速、高精度抓取和摆放,显著提升生产效率和保证加工质量。首先,介绍了新型辅助旋铆并联机器人机构的拓扑结构特征,并结合旋量理论及修正的G-K(Grübler-Kutzbach)公式分析了其自由度类型及数量。然后,构建了该机器人机构的位置闭环矢量方程,推导了其位置正、逆解的解析表达式,进而通过求导法建立了速度和加速度映射模型。接着,为有效评价机器人机构的运动传递性能,基于运动雅可比矩阵条件数的全域均值及波动量,定义了全域综合性能指标;同时,结合虎克铰的空间结构特点,全面考虑杆件干涉以及机构的传动性能和结构紧凑性,综合得到各类转角和杆长的约束条件,进而建立了该机器人的尺度综合模型。在此基础上,借助粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行优化求解,得到了机器人的最优尺度参数,并据此建立了机器人的三维虚拟样机模型。最后,针对多臂机提综臂辅助旋铆作业的工程需求,借助多体仿真软件开展机器人虚拟仿真验证。结果表明,优化后的辅助旋铆并联机器人的综合性能优异,满足工程应用需求。研究结果为多臂机提综臂的自动化加工提供了一种有效的解决方案,并为辅助旋铆机器人的实体样机制造及实验研究奠定了理论基础。
    • 李源; 柴艳红; 刘兰波; 毛喆; 翟新华
    • 摘要: 为了对激光测量系统的测量误差3维空间分布进行有效评估,以特定点测量或仿真的大量位置数据为基础,采用孤立森林算法对点云进行了异常数据筛除。基于误差椭球理论,引入粒子群优化算法,针对有效数据建立了最小包络椭球的不确定度模型;采用测量场与单点不确定度的坐标系变换,将不确定度最小包络椭球模型应用于测量场景内不确定度场的空间分布分析;通过单点以及10m量级范围空间场景实测数据的测试,该模型可以高效地筛选有效采样数据,并依据需求进行不同程度的最小包络椭球计算,得到相应的不确定度。结果表明,基于测量位置数据,该模型可以高效准确地描述单点位置的3维不确定度范围,并能够有效地再现测量空间内的不确定度分布,在4.7m的测量距离、94.2%的筛选后有效数据、97.5%的包络比例下,计算获得不确定度范围为三轴长4.95μm,18.39μm和30.53μm的椭球。该最小包络椭球不确定度模型在基于实测的理论模型验证、设备状态与测量场景环境分析,以及测量布局设计等方面具有着重要的价值。
    • 肖飞; 许观达; 连传强; 刘计龙
    • 摘要: 电流传感器受制造工艺与使用环境等因素的影响,在永磁同步电机驱动系统运行时可能失效。为提高系统的容错控制能力,该文提出一种新的基于自适应观测器的单电流传感器矢量控制策略。该策略首先在旋转坐标系下建立电流自适应观测器的数学模型,然后对唯一可测量的相电流进行坐标变换与低通滤波,计算出电流自适应观测器所需要的电流误差信息,并使用粒子群算法对观测器参数进行优化设计。半实物实时仿真结果表明与传统方法相比,所提方法具有更好的动态与稳态性能以及更高的转矩控制精度,并对电机参数具有良好的鲁棒性。
    • 赵远亮; 王涛; 李平; 吴雅婷; 孙彦赞; 王瑞
    • 摘要: 针对无线传感器网络中能量受限的特点,提出了基于时空相关加权目标函数粒子群优化算法(SC-WOFPSO)的分簇协议。首先,该协议使用Kohonen神经网络提取节点间的数据相似性。在分簇过程中,该协议综合考虑了节点间的数据相似性、节点间距离以及节点剩余能量等因素,使用PSO算法进行迭代寻优,寻找最优的簇头集合;在成簇过程中,网络中的非簇头节点为每个簇头分别计算goal函数值,选择加入函数值最大的簇头。最后从网络总能量消耗、网络寿命和网络吞吐量三个性能指标出发,验证了该协议能够有效降低网络能耗、提高网络寿命、网络吞吐量。
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