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改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿_杨贻俊

高精度运动系统会受到非线性摩擦力的影响,从而导致跟踪精度降低。针对这种摩擦力的影响,利用能够准确的描述摩擦力特性的Lugre摩擦模型,提出一种改进交叉算子遗传算法对摩擦模型的参数进行辨识,与普通遗传算法进行对比,结果表明,改进交叉算子遗传算法对摩擦力模型的辨识精度更高,收敛效果更好;最后基于此模型,在dSPACE系统中进行前馈补偿实验,实验结果表明,基于Lugre模型的前馈补偿手段能够有效地消除摩擦力对系统的影响,提高了系统的性能。

  • 2021-04-22
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求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法_何光

针对量子粒子群算法(QPSO)在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法;在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围;同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性;在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较;最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。

  • 2021-04-21
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烟花算法改进BP神经网络预测模型及其应用_马创涛

针对传统BP神经网络预测模型泛化能力弱且预测精度低的问题,首先对现有算法优化神经网络预测模型的不足进行了比较分析;然后,将烟花算法引入到神经网络模型中,利用烟花爆炸算子同时爆炸扩散的机理,对神经网络权重和阈值的寻优过程进行了优化,提出了一种基于烟花算法改进BP神经网络的预测模型。最后,以某纺织企业的棉纺质量数据为例,对提出的基于烟花算法改进BP神经网络的预测方法进行了应用验证。通过与其他算法改进BP神经网络的预测模型进行对比分析,结果表明:该预测方法对纱线质量的预测精度达到97.88%,而且该预测方法与其他方法相比,预测误差率下降了49.52%,并在寻优速度和寻优精度方面表现出较高性能。

  • 2021-04-23
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基于模型预测算法的民用航空发动机集成控制方法研究_刘帅

为改进现有控制架构形式的不足,本文在对传统航空发动机控制方法研究基础上,利用模型预测算法能够显式处理约束的优势提出一种将控制功能集成的航空发动机控制方法,进而实现对航空发动机性能水平、经济性水平及容错能力等目标的提升。建立一种形式简单的仅涉及控制参数的航空发动机非线性模型,以模型集成航空发动机稳态与过渡态,设计一个包含状态量偏差和控制量偏差的性能指标优化函数,通过每个采样时刻对性能指标函数的优化求解实现对航空发动机稳态控制、过渡态控制和限制保护控制功能的集成。以DGEN380型航空发动机为例,通过半物理仿真实验、整机实验验证本文设计的民航航空发动机集成化控制器的性能。在模型失配程度"恶劣"的条件下,集成化控制器依然能够保持较高的控制精度,将误差控制在6%以内。集成化控制器能够在模型失配比较严重的情况下保持较高的控制精度;相比常规的增益调度控制器,CFIMS集成化控制器具有更好的控制性能,且对过渡态控制更精准,燃油消耗率减小27.1%。

  • 2021-04-23
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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST (Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope) Data Release 5 (DR5)的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

  • 2021-04-26
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两级灌溉渠系优化配水模型及算法研究_刘叶

针对目前多数灌区灌溉渠系优化配水模型存在的问题,结合青铜峡南支渠灌区的实际情况,拟建立以最小渠系输水损失为目标的两级灌溉渠系优化配水模型。研究方法基于实数编码的加速遗传算法,并利用MATLAB进行编程求解。结果表明该模型及算法所确定的配水方案能满足上、下级渠道的配水流量和轮期的要求,整个渠系配水时间减少了20 h,实现了大流量短历时配水,且上级渠道第1断面(首断面)配水流量较均匀,减少了闸门调节次数,有效地减少了水量损失,符合优化配水的原则,可为渠系优化配水决策提供理论及技术支持。

  • 2021-05-06
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基于模型有效性评价的主动队列管理算法_刘正飞

TCP/AQM系统是一多时滞回路耦合时变系统,源端传输控制协议(TCP)的拥塞控制机制也各不相同,因此其机理模型复杂.设计控制器所采用动态近似模型的参数变化范围很大,这对辨识算法提出了很高要求.本文先从模型误差分配方式这一新的角度对经典辨识算法进行了分析.然后运用新分析框架,结合TCP/AQM系统特征和控制要求,设计了一种基于模型有效性评价机制的辨识算法.该辨识算法能够对控制系数进行自适应调节,满足了主动队列管理(AQM)算法的设计需求.仿真结果表明,基于模型有效性评价机制的AQM算法,能有效应对时滞和不确定性带来的负面影响.与潜在标准化AQM算法相比,新算法在保持低排队时延和高效链路利用率方面取得了更好的平衡.

  • 2021-05-06
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基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型研究_陈颢

针对典型遗传算法处理拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离问题时存在的若干问题,提出了一种基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型。引入专用适应度函数,采集训练数据预测误差并映射为个体适应度值,建立最优适应度值与最优个体的逻辑对应关系,采用BP神经网络捕获最优个体并对网络初始权值和阈值进行赋值,借助定位及隔离函数输出目标结果。对模型进行效能仿真验证与工程应用分析,可以较好实现拓扑动态变化配电网故障区段精确定位与自动隔离,具有故障信息感知全面、拓扑动态变化适应性强、自主决策性高等优势。

  • 2021-04-21
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