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为加快粒子群算法效率,跳出局部最优陷阱,得到高精度最优解,文章提出了基于模拟退火的带收缩因子的粒子群混合算法(SACPSO)。首先,对混合优化算法进行了分析;然后,对混合算法进行函数数值仿真;最后,将SACPSO算法应用于PID参数整定问题。结果表明,改进粒子群算法的稳定性和搜索精度有了明显提高,收敛速度明显加快;在PID参数整定应用上,同传统方法相比,系统稳定,收敛性能好。 相似文献
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粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度. 相似文献
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为了提高航电系统设备故障率预测的精度,本文提出了一种基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络(LSTM)预测方法.首先该模型以历史故障率序列作为输入,然后通过粒子群算法(PSO)对长短期记忆数据网络中的关键参数进行迭代优化,最后依据优化参数建立PSO-LSTM预测模型并进行故障率时间序列预测.主要解决了传统依据个体经验选... 相似文献
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针对高阶非线性系统的位置控制器PID参数优化问题,以五阶传递函数横动伺服系统为例,结合粒子群算法成功实现了参数的优化。设计了粒子群算法的PID参数优化原理。在已知系统传递函数的基础上,利用ZN法进行参数初求解,然后利用粒子群算法对初解进行参数寻优,并将优化前后的系统进行动态性能对比,结果表明:优化后的高阶非线性系统动态性能更好,响应速度更快,调节时间更短,鲁棒性更强。 相似文献
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为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。 相似文献
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In this paper, Active Disturbance Rejection Control(ADRC) is utilized in the pitch control of a vertical take-off and landing fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle(UAV) to address the problem of height fluctuation during the transition from hover to level flight. Considering the difficulty of parameter tuning of ADRC as well as the requirement of accuracy and rapidity of the controller, a Multi-Strategy Pigeon-Inspired Optimization(MSPIO) algorithm is employed. Particle Swarm Optimization(PSO), Gen... 相似文献
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基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。 相似文献
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基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明:燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络。 相似文献
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航空发动机燃油泵试验台入口油温控制系统是一种非线性、时滞系统,难以建立数学模型,常规的PID控制方法不能实现精确的控制。提出采用改进的单神经元自适应PID控制方法实现对入口油温的控制。该控制方法结合了神经网络和PID控制的优点。仿真结果表明,所采用的单神经元自适应PID控制与常规PID控制相比,具有更好的控制品质。 相似文献
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最大割问题(Max—eulProblem)是一个典型的NP难组合优化问题。文章采用遗传算法、分布估计算法、Hopfield网络方法、蚁群算法、粒子群算法等5种算法对最大割问题进行求解,并用标准的多个不同规模最大割测试数据进行测试,研究各参数对算法的影响,并比较各种算法的时间复杂度和空间复杂度。测试结果表明该五种算法虽然在执行效率上有差异,但都能较好的解决最大割问题。 相似文献
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在有些系统性能指标要求很高的导弹发射装置的随动系统中,传统的PID控制往往难以满足要求。文章以某型导弹发射装置的随动系统为模型,结合了模糊控制、神经网络及PID等控制算法,设计了模糊神经PID控制器。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出应用模糊神经PID控制器能够有效地提高该随动系统的动态性能和鲁棒稳定性。 相似文献
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在简要介绍了粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了基于POS_LS-SVM的装备研制费用预测模型,并应用实例进行了验证。结果表明,采用PSO_LS-SVM方法进行装备研制费用预测,得到的预测结果精度更高、计算速度更快。 相似文献
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介绍了多学科优化设计软件ModelCenter,利用ModelCenter平台提供的接口和API函数开发了粒子群优化算法插件和模拟退火优化算法插件。将算法插件应用于某喷气教练机总体参数优化设计问题中,通过最终计算结果,验证了算法插件在飞行器总体设计中的有效性。智能优化算法插件的开发拓宽了ModelCenter的通用性,提高了优化效率,可以用于复杂产品的优化设计。 相似文献
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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献