基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。      

基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于导重法的自重载荷下悬臂梁结构拓扑优化

针对自重载荷悬臂梁结构拓扑优化末端区域材料分布不收敛的问题，提出了一种拓扑优化方法。根据虚功相等原理，利用四节点矩形单元的形函数、单元体积密度和质量的关系建立了载荷等效方法。根据优化模型的Kuhn-Tucker条件推导出了导重准则，以及目标函数的灵敏度公式和考虑自重载荷拓扑优化的迭代算法。针对自重载荷作用下悬臂梁结构拓扑优化存在的末端区域材料分布模糊问题，研究了变密度法和非结构质量相结合的求解策略，揭示了典型因素对拓扑结构的影响规律。结果表明:所提方法能够解决自重载荷下悬臂梁末端区域材料分布模糊问题。      

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能，提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性，克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子，选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置，优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比，结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时，选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

基于PSO算法的直接驱动阀用音圈电机优化设计

音圈电机(VCM,Voice Coil Motor)直接驱动伺服阀(DDV, Direct Drive Valve)采用VCM直接驱动滑阀阀芯,VCM的性能对DDV整体性能起决定性作用.由于VCM的几何设计参数对性能提升存在相互矛盾,需要在允许的参数空间内寻找一组最优的参数,往往需要设计者试凑多次.在介绍VCM原理和结构的基础上,分析了各设计参数对性能的影响.定义了针对DDV应用需求的VCM优化目标函数,应用变惯性权值和带收敛因子的改进粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法在设计约束的多维参数空间内进行VCM优化,得到满足设计约束的最优设计参数,表明PSO算法在类似应用中具有较强工程应用价值.      

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

采用改进导重法的拓扑结构灰度单元过滤技术

针对二分法计算拉格朗日乘子时收敛速度较慢的问题, 提出了拉格朗日乘子计算方法, 应用于优化准则(OC)法和导重(GW)法2种密度更新方法, 并与二分法进行了对比。建立体积约束下柔度最小的拓扑优化模型;通过固体各向同性材料惩罚(SIMP)法或材料属性有理近似(RAMP)法计算单元的弹性模量;通过所提方法计算拉格朗日乘子, 并通过导重法更新单元密度;通过Heaviside投影函数减少灰度单元的数量。计算结果表明:虽然所提方法对有限元分析次数并没有显著改进, 但计算拉格朗日乘子所用CPU时间少于二分法, 且密度更新次数降低至50%以下;在2个数值算例中, 采用SIMP模型时, 导重法所得结构柔度比OC法更小, 能够得到刚度更高的结构。      

航天器精确节能模糊脉冲调宽控制器的设计

为实现航天器精确、节能的姿态或轨道控制,提出一种采用脉冲宽度调制PWM(Pulse Width Modulation)与模糊比例微分PD(Proportional Differential)控制相结合的模糊PD-PWM控制器.其中PWM能将开关型控制转化为相应的精确线性控制,而模糊PD控制在能量消耗限制不同情况下可实现两种快速、节能的控制过程.在分析大气层外拦截器EKV(Extra-atmospheric Kill Vehicle)处于目标捕获和末制导阶段对姿控系统的不同性能要求的基础上,以EKV姿控系统为例介绍了模糊PD-PWM控制器的设计和优化过程.说明了模糊PD控制器隶属度函数的设计、待优化参数的选择以及模糊控制规则的设计,重点叙述了遗传算法GA(Genetic Algorithms)中适应度函数的设计方法,并对隶属度函数进行了优化.仿真结果证明优化后的控制器能满足EKV不同阶段姿态控制要求,具有精确、节能的特点.      

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子（GDOP）作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37.5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0~0.6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。      

基于粒子群算法优化双脉冲绕飞问题

以Hill方程为基础对圆轨道近距离双脉冲绕飞优化问题进行研究.首先给出双脉冲绕飞的优化模型并推导分析得出待优化的变量,同时构造了燃耗和时间加权的性能指标函数并考虑安全约束,然后设计了粒子群优化算法对绕飞过程进行优化,最后通过对-V-bar到＋V-bar、＋ R-bar、＋H-bar的绕飞进行仿真获得燃耗和时间加权最优的安全绕飞轨迹,与遍历寻优结果一致,由此验证了粒子群优化算法的有效性.     

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

多种群合作学习的多模态多目标路径规划算法

为同时规划出满足多种目标需求的多条可行路径,提高规划路径的鲁棒性与实用性,提出一种基于多种群合作学习的路径规划算法。基于粒子群算法的基本思想,先针对单一种群在多维目标空间内搜索时容易陷入局优的问题,提出基于多目标分解的子种群划分策略,平衡算法在目标空间内各个维度上的搜索能力。再依据地图中栅格点的出入度信息提取关键路径点。在编码阶段,根据关键路径点提供的维度信息,利用实数编码的方式初始化种群,降低解空间大小;在解码阶段,提出利用精英解的解码经验指导可行解的快速搜索,使解码经验能够被有效传递,降低解码的不确定性,提高了算法的寻优能力。最后,将多个种群的搜索结果进行非支配排序,得到满足优化目标的所有路径。实验结果表明:与标准粒子群算法相比,基于解码经验表指导的多种群合作学习算法具有更强的搜索能力和寻优能力,能够解决多模态多目标路径规划问题。