基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

IIR数字滤波器的序列约束Chebyshev设计方法

 进行无限冲击响应(IIR)数字滤波器的无约束Chebyshev设计时,得到的滤波器幅值响应通常在过渡带存在明显过冲现象,且通带边缘的群延迟误差较大。本文提出一种序列约束Chebyshev(SCC)方法,在通带和阻带最大频率响应(FR)误差小于某给定值ρ的条件下,使过渡带频率响应误差(相对某个具有单调幅值特性的过渡响应函数)的Chebyshev模最小,并通过收缩和对分找出ρ的最小值。该方法不但可以使通带和阻带最大频率响应误差尽可能小,还能减小过渡带幅值响应的过冲以及带边群延迟误差。仿真实例表明了该方法的有效性。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究

为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.     

PSO节点寻优的样条逼近微分

样条节点分布对逼近精度的影响很大,样条节点寻优模型的雅可比矩阵求解复杂。利用经典参数的PSO（粒子群算法）解算样条最优节点分布模型,以逼近残差的平方和为目标函数,每步对节点序列排序后再计算目标函数,可以提高样条逼近精度,为样条节点寻优提供了一种较好的实现方法。仿真计算表明,在一定的节点个数情况下,PSO节点寻优的逼近效果比Carl de Boor的NEWNOT程序中的方法要好。     

航空企业自动化立体仓库输送系统的调度优化

运用粒子群算法解决航空企业自动化立体仓库中输送系统的调度优化问题.针对某主机厂自动化立体仓库输送系统的特点,采用分拣上/下包台、出/入库台、AGV运行的时间总和最小化作为性能指标,用粒子群算法的基本原理作为优化思想,然后使用 MATLAB软件进行算法仿真,分析结果的合理性.结果表明,该模型及仿真结果是合理的,效率高,满足航空企业使用需求.     

基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.     

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。