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一种基于简化方程的改进粒子群优化算法
1
作者 马钰 魏文红 《东莞理工学院学报》 2025年第1期41-47,共7页
为提高粒子群优化算法的收敛速度和求解精度,本文基于无视速度影响的简化粒子群优化算法,引入随迭代次数自适应调整的非线性惯性权重和异步学习因子,以此平衡粒子的全局搜索和局部开发能力。同时融合遗传算法的精英保留策略,确保每一代... 为提高粒子群优化算法的收敛速度和求解精度,本文基于无视速度影响的简化粒子群优化算法,引入随迭代次数自适应调整的非线性惯性权重和异步学习因子,以此平衡粒子的全局搜索和局部开发能力。同时融合遗传算法的精英保留策略,确保每一代进化中最佳个体得以保留,助力粒子逃离局部最优。最后,通过5种测试函数比较了基本粒子群优化算法、本文改进算法以及其他经典改进算法的性能,实验证明,本文改进算法在收敛速度和求解精度等方面有显著的提升。 展开更多
关键词 简化粒子群优化算法 非线性惯性权重 非线性异步学习因子 群体智能
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基于改进多目标粒子群算法的码头结构传感器优化布置
2
作者 周鹏飞 张雍 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期243-251,共9页
为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏... 为解决码头结构健康监测领域的传感器优化布置问题,提出了一种基于改进多目标粒子群(IMOPSO)的传感器优化布置算法。针对传统方法寻优效率低、优化目标单一,难以同时满足模态识别、损伤识别等复杂的健康监测需求的问题,构建了以损伤敏感性和冗余性、损伤识别不适定性以及模态线性独立性的多目标优化函数;改进多目标粒子群算法获取Pareto解集,利用TOPSIS熵权法确定最优传感器布置方案。在某高桩码头试验表明:与有效独立法和有效独立-模态动能法相比,IMOPSO得到的布设方案测点分布更均匀,在灵敏度矩阵条件数、MAC最大非对角元、损伤冗余性指标分别优化了45%、90%、5%以上;多种工况下的损伤位置和程度识别准确率在不同噪声下平均提高5%和7%以上。 展开更多
关键词 码头结构健康监测 传感器优化布置 损伤识别 改进多目标粒子群(IMOPSO)
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
3
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于改进粒子群算法的变工况综合能源系统优化调度
4
作者 封龙 梁绍华 +2 位作者 邹磊 陶成飞 吴旭洋 《电气自动化》 2025年第1期16-19,22,共5页
为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的... 为提升综合能源系统优化调度的准确性和经济性,提出了一种基于改进粒子群算法与设备变工况特性的综合能源系统优化调度策略。首先,建立了综合能源系统运行优化一体化模型,并利用连续分段函数对设备变工况特性进行拟合处理,以提高模型的适应性和可靠性。然后,引入自适应的参数因子和柯西高斯变异对粒子群算法进行改进。最后采用改进粒子群算法与其他算法对综合能源系统进行求解,发现改进后的粒子群算法求解出的系统日运行成本低于其他算法,此时系统中各设备的出力也得到合理优化。验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 变工况特性 改进粒子群算法 多类型设备 优化调度
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改进粒子群优化算法和双分支网络的耦合效率预测
5
作者 赖春红 陈先勤 +4 位作者 姜小明 陈帅 王悦 刘思创 邹林熹 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期76-84,共9页
针对混合波导结构耦合效率分析中软件仿真所需时间长、资源占用大的问题,提出神经网络模型对混合波导结构耦合效率进行预测,减少时间资源的占用。为解决多变量问题中不同自变量间步长差距较大导致单一网络特征提取能力受限的问题,提出... 针对混合波导结构耦合效率分析中软件仿真所需时间长、资源占用大的问题,提出神经网络模型对混合波导结构耦合效率进行预测,减少时间资源的占用。为解决多变量问题中不同自变量间步长差距较大导致单一网络特征提取能力受限的问题,提出针对不同变量使用双分支网络进行特征提取,使用改进后的粒子群优化算法对双分支网络超参数进行全自动优化,进一步提高模型预测精度。在混合波导结构耦合效率数据集上的实验表明,提出的改进粒子群优化-双分支网络的均方误差比支持向量机算法与循环神经网络分别降低了88.17百分点、21.17百分点,比标准粒子群优化算法降低了16.81百分点,验证了模型以及改进算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 双分支神经网络 混合波导结构耦合效率
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基于改进二进制粒子群优化算法的综合能源系统故障定位研究
6
作者 赵睿智 练小林 +3 位作者 应凯文 柳杰 李丝雨 高扬 《发电技术》 2025年第2期231-239,共9页
【目的】随着电力系统覆盖范围的持续扩大,综合能源系统结构日益复杂化,配电网作为能源系统的重要结构,这一趋势显著降低了配电网故障定位的精确度。因此,提出一种基于改进二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法。【方法】在二进制... 【目的】随着电力系统覆盖范围的持续扩大,综合能源系统结构日益复杂化,配电网作为能源系统的重要结构,这一趋势显著降低了配电网故障定位的精确度。因此,提出一种基于改进二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法。【方法】在二进制粒子进行每一次迭代的过程中,首先对粒子的位置实施了自适应变异操作;进一步地,在惯性权重的设置中引入了自适应方法,构建了一种具备双重自适应特性的二进制粒子群算法。【结果】在标准辐射型配电网和包含分布式电源的标准辐射型配电网中,改进后的二进制粒子群算法均能准确锁定故障区段。【结论】与传统的二进制粒子群算法和遗传算法相比,改进算法在收敛能力上展现出更强的稳健性,不会因故障类型的差异而受到影响,具有更强的可靠性,因此更加适用于复杂多变的配电网环境故障定位任务。 展开更多
关键词 综合能源 配电网 故障定位 分布式电源 二进制粒子群优化(BPSO)算法 双重自适应
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基于简化粒子群优化算法的EPB制动最佳滑移率在线辨识方法
7
作者 孙旭睿 樊智敏 《舰船电子工程》 2025年第1期111-117,共7页
针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬... 针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬架变形,建立了包含前后轮7自由度1/2车半主动悬架模型的车辆模型,该模型能够根据车速、轮速和制动力矩准确计算出车辆制动时的车轮纵向力和垂向力。提出基于简化粒子群优化算法的最佳滑移率辨识方法,对Pacejka轮胎-路面模型进行实时参数辨识,辨识出最大纵向力对应的最佳滑移率。最后,基于车辆EPB动态紧急制动工况,在Matlab/Simulink平台进行了仿真试验,证明了论文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 EPB动态紧急制动 Pacejka轮胎-路面模型 粒子群优化算法 最佳滑移率辨识 半主动悬架
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基于改进粒子群算法和RMxprt的永磁滚筒多目标优化设计
8
作者 冯立杰 付帅帅 张虎翼 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期1936-1943,共8页
针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性... 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时,寻优效率比较低的问题,构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先,提出了一种改进粒子群优化算法,提高了寻优收敛速度;其次,在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数;最后,通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序,利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优,提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。 展开更多
关键词 永磁滚筒 改进粒子群优化算法 多目标优化设计 联合仿真
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
9
作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种群竞争优化策略 改进粒子群算法
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基于混沌搜索改进粒子群算法的城市电网检修计划优化研究
10
作者 高炜 《科技与创新》 2025年第2期50-53,共4页
基于风险状态视角研究城市电网检修计划,充分考虑了城市电网的检修风险与故障风险,构建了基于风险状态视角的城市电网检修计划优化模型。设计基于混沌搜索的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行模型求解,有效改善... 基于风险状态视角研究城市电网检修计划,充分考虑了城市电网的检修风险与故障风险,构建了基于风险状态视角的城市电网检修计划优化模型。设计基于混沌搜索的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行模型求解,有效改善了粒子群算法过早陷入局部最优解的缺陷。最终,实验验证结果表明,所研究的基于混沌搜索的改进粒子群算法,不仅将粒子群算法的搜索迭代次数从51次降低至42次,而且最终的风险损失也减少了13.06%,有效降低了城市电网检修风险。 展开更多
关键词 城市电网 检修计划优化 粒子群算法 混沌搜索
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基于改进粒子群优化算法的飞机发电机故障预测方法
11
作者 陈仙保 刘伟 何睿 《现代制造技术与装备》 2025年第3期81-83,共3页
为提升故障预测结果的准确性,提前预警故障,提出基于改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的飞机发电机故障预测方法。引进Daubechies小波作为小波基,对飞机发电机连续运行信号进行滤波处理。改进PSO算法,将算法中的粒... 为提升故障预测结果的准确性,提前预警故障,提出基于改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的飞机发电机故障预测方法。引进Daubechies小波作为小波基,对飞机发电机连续运行信号进行滤波处理。改进PSO算法,将算法中的粒子更新过程与模糊粒化相结合。利用改进后的PSO算法与滤波后的信号,进行飞机发电机故障特征聚类,通过挖掘发电机的历史故障数据,从故障特征聚类数据中选择对发电机服役寿命影响显著的特征作为模型输入,实现发电机的故障预测。实验结果表明:所设计的方法不仅可以精准预测故障,还能提前发出预警信号,警示故障的发生。 展开更多
关键词 飞机发电机 故障预测 粒子群优化(PSO)算法 信号滤波
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快速综合学习粒子群优化算法
12
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
13
作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
14
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识
15
作者 罗建 孙越 江丽娟 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW... 精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 逆变器控制策略 参数辨识 数学扰动法 改进粒子群优化算法
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
16
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法
17
作者 李忠 严莉 +1 位作者 倪建军 汤嘉立 《计算机与网络》 2025年第1期67-75,共9页
为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转... 为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转移概率和信息素浓度,求解目标函数,获得最佳的路由方案。实验结果表明,该方法在能量消耗、传输时延、死亡节点数量和网络吞吐量等方面均有明显改善,有效提高了无线传感网络路由的性能。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 无线传感网络 路由优化 路由模型 目标函数
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改进粒子群算法结合扰动观察法的光伏MPPT控制
18
作者 王金玉 郭瑞 李佳慧 《化工自动化及仪表》 2025年第2期301-306,共6页
提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影... 提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影下均可以对MPP进行追踪,提升系统的光伏利用率,减少系统的能量损耗与振荡。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 扰动观察法 光伏电池模型 最大功率点追踪 MATLAB/SIMULINK
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基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制
19
作者 马有新 《电气应用》 2025年第2期23-29,共7页
常规的建筑电气照明系统节能控制方法主要使用DIALux软件构建RoomElement建筑节能模型,但该方法易受照明计算光通量密度影响,导致节能控制指标不佳。因此提出了一种基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制方法。利用粒子群优化... 常规的建筑电气照明系统节能控制方法主要使用DIALux软件构建RoomElement建筑节能模型,但该方法易受照明计算光通量密度影响,导致节能控制指标不佳。因此提出了一种基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制方法。利用粒子群优化算法构建照明系统节能控制模型,设计节能模糊控制器,生成节能时钟芯片控制流程,从而实现了节能控制。实验结果表明,在不同节能控制时间段内,所提方法的各项控制指标良好,具有可靠性和应用价值,为满足能源使用要求、推动建筑绿色可持续发展作出了贡献。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 建筑 电气 照明系统 节能控制
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基于改进粒子群算法含DG配电网的故障定位
20
作者 李梅 董阳 《绥化学院学报》 2025年第2期150-153,共4页
故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的... 故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的种群,然后引入自适应权重因子来避免算法陷入局部最优,定位故障区段。最后,在MATLAB中搭建实验模型,对单重故障和多重故障进行定位。结果表明,基于改进粒子群算法的故障定位不仅可以提高收敛速度,还具有一定的容错性。 展开更多
关键词 分布式电源 故障定位 改进粒子群算法 自适应权重
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