基于克隆算法的舰船区域配电系统故障恢复算法

舰船电力系统的网络重构是故障后恢复系统、提高舰船生命力的重要途径之一.故障恢复在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.为了提高区域配电系统故障恢复算法的准确性和快速性,针对舰船区域配电系统的特点,建立了重构数学模型,提出了一种克隆算法对其进行求解;通过选择亲和力高的抗体并且对亲和力高的抗体分别进行克隆来有效地加快收敛速度.理论分析及实例证明,克隆算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大的提高.     

改进差分进化算法在舰船电力系统网络重构中的应用

针对舰船电力系统的网络重构,建立了以负载恢复量、开关操作数和发电机效率均衡为多优化目标的舰船电力系统故障恢复模型,提出了一种带自适应离散断点算子和动态变异、交叉因子的改进离散差分进化算法进行求解。改进后的算法能有效地提高收敛速度,并克服传统差分进化算法收敛精度不高、易陷入局部最优的问题。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的系统重构方案,并具有较好的优化性能。     

舰船装备维修费用预测的PSO-LSSVM方法研究

提出了一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型的舰船装备维修费用预测方法,该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了LSSVM模型的预测精度.以某舰船装备维修费用为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比其他方法有更好的预测精度.     

基于RHR算法的舰船电力系统混沌振荡参数计算

为提高舰船电力系统的稳定性,给出了应用RHR算法计算两机并联舰船电力系统Lyapunov指数的推导过程,并根据Lyapunov指数的性质分析系统的动力学行为。结果表明:当系统中存在的周期扰动满足一定条件时,系统进入混沌振荡,应用RHR算法定量得出系统发生混沌时扰动幅值和扰动频率的取值范围,同时RHR算法的收敛速度快,为抑制或消除舰船电力系统中的混沌提供了数值计算依据。     

基于盲信号处理的舰船辐射噪声检测

根据舰船辐射噪声在水中传递的环境及特点,采用盲信号处理技术重构出相应的原始辐射源信号,该方法能够减少噪声及舰船间的相互干扰,提高了原始辐射源信号的信噪比,从而为水中兵器目标信号的准确检测提供了基础。仿真实验研究了单船舶辐射噪声信号谐波成分的分离及多船舶辐射噪声混合信号的分离,结果表明该算法稳定性好、收敛速度快,是一种有效的舰船辐射噪声检测方法。     

大密度舰船电子海图中数据快速检索方法研究

为了提高舰船导航和定位能力,需要对大密度的舰船电子海图数据进行快速准确检索,针对舰船电子海图数据分布密度大、散列性较强的特点,提出基于自相关特征匹配和模糊C均值聚类的大密度舰船电子海图中数据快速检索方法。采用有向图和决策树构建舰船电子海图数据库的检索节点分布结构模型,提取舰船电子海图数据的语义关联性和规则性特征,采用自相关特征匹配方法对检索数据进行指向性挖掘和信息融合处理,对挖掘的关联数据进行模糊C均值聚类,实现对大密度舰船电子海图数据的分类检索。仿真结果表明,采用该方法进行大密度舰船电子海图中数据检索的收敛速度较快,提高数据检索的查准率和查全率,检索效率和准确性较高。     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。     

舰船液压起重机波浪补偿消摆控制技术研究

舰船上的液压起重机工作在动态颠簸过程中,很容易受到波浪的影响造成摇摆。为此提出一种小区域分区进化算法来解决舰船液压起重机波浪补偿消摆控制问题。在控制算法中引入排挤因子,利用控制数据中的相互约束作用形成小的控制单元,以此来提高收敛的速度,维持控制过程的快速性,保证控制精度。实验表明,这种方法能够有效解决舰船液压起重机波浪补偿消摆控制问题,保证了船舶机械自动控制的准确性。     

多维缩放舰船运行数据聚类算法设计

传统的聚类化运算算法(基于K-Means算法),在大数据环境下运算力下降,数据聚类运算收敛不足。提出基于多维缩放的舰船运行数据聚类算法设计。利用基于多维缩放的KNTSCCA聚类算法,对舰船运行数据传统算法进行替换,通过对舰船数据的降维迭代计算,实现多维缩放聚类算法设计。通过仿真实验证明,提出的多维缩放的舰船运行数据聚类算法,能够解决现有基于K-Means算法收敛不足的问题,具有可行性。     

舰船网络异常通信行为识别研究

舰船网络异常通信行为变化不仅具有规律性,同时具有随机性,当前方法无法挖掘舰船网络异常通信行为的复杂变化特点,使得舰船网络异常通信行为识别实时性和准确性差。为了获得更优的舰船网络异常通信行为识别结果,提出神经网络算法的舰船网络异常通信行为识别模型。首先描述舰船网络异常通信行为识别原理,然后将舰船网络异常通信行为识别看作问题,引入神经网络算法对其进行建模,在舰船网络异常通信行为识别建模过程中,引入粒子群算法解决神经网络参数确定的难题,最后进行舰船网络异常通信行为识别测试实验。结果表明,神经网络算法获得了准确性较高的舰船网络异常通信行为识别结果,而且由于神经网络收敛快,使得舰船网络异常通信行为识别实时性好,具有良好的推广应用价值。     

基于GA的电力系统无功优化

本文针对电力系统无功优化的问题,建立了基于GA的电力系统无功优化模型,设计了遗传算法用于求解,并通过实例进行仿真。计算机仿真结果表明,优化后的网损减少1／5,有效地降低了网损并提高了电压质量。     

基于GSA-IPM算法的船舶电力系统无功优化

提出GSA-IPM(万有引力-内点)算法求解船舶电力系统无功优化问题,以降低船舶电力系统的有功损耗,提高电压质量,改善安全经济运行水平。将算法应用于某实际船舶电力系统进行仿真测试,结果与万有引力搜索算法(GSA)、遗传算法(GA)及粒子群算法(PSO)作比较,证明了算法能够使有功网损更低,电压质量更佳,从而验证了方法的有效性。     

船舶电站同步发电机组综合控制算法

简要地介绍了并联运行的同步发电机组之间有功功率、无功功率分配的调节原理,提出了基于微型计算机控制系统的船舶电站功率分配的数字PID(Proportion-Integral-Derivative)控制解决方案,通过优化数字PID控制算法二次调节发电机组,达到并联发电机组功率分配平衡的目的.经过试验、试验数据分析以及实际应用,证明该数字PID控制算法解决方案有效地实现了并联运行发电机组之间合理的功率分配,保证了船舶电站同步发电机组之间长期、稳定、经济的运行.     

DOA估计中MUSIC算法与ORPD算法的联合应用

ORPD算法是一种对来波方向（DOA）估计的最佳分辨方法，但这种算法需要预知信源的大致方位。多信号分类（MUSIC）算法对DOA估计稳定性较好，伪峰情况基本不存在，精度较高，但其分辨能力不如OIWD算法。利用MUSIC算法较好的稳定性，首先预测信源的大致方位，然后利用OIWD算法对DOA进行估计。仿真结果表明，这种方法是比较有效的。     

基于有序GBDL树集船舶电网潮流算法的执行时间分析

提出了一种基于有序GBDL树集的改进船舶电网潮流算法。分析该算法执行时间。证明基于有序GBDL树的船舶电网潮流计算,其算法求解总时间等同于采用同样潮流算法的广度优先编号、树的前序、后序编号,优于深度优先编号、树的中序编号。而基于有序GBDL树集的船舶电网潮流计算,其算法求解总时间优于上述其他所有编号方法。     

基于LMS算法的自适应前馈

作为通信系统核心器件的功率放大器的线性度直接影响了整个系统的通信质量,而前馈线性化技术综合性能较好,一直以来都是研究的热点.论文基于自适应前馈电路的原理,引入了一种改进的LMS算法,通过计算机软件仿真,表明该算法可以很好地改善系统的线性度.     

多Agent粒子群算法在船舶电力网络重构中的应用

根据船舶电力系统自身所具有的特点,结合智能控制算法以及多Agent技术在电力系统的应用,本文提出了一种基于粒子群算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的拓扑模型以及数学模型。在粒子群法的基础上,给出多Agent系统的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例进行验证分析。     

基于改进自适应遗传算法的船舶电力系统滤波装置优化配置

近年来随着大量非线性负载的投入使用，船舶电网谐波问题日益严重，直接影响到船舶电气设备的正常工作和使用寿命。论文结合船舶电力系统动态负荷多等特点采用节点电势法进行基波潮流计算，忽略传输线路压降，对非线性负荷进行迭代求解，因而收敛速度快，精度高。在迭代求解过程中，采用改进的自适应遗传算法。根据适应度值的集中程度自适应地变化整个种群的交叉概率和变异概率，增加了种群多样性，扩大了搜索空间。应用改进的自适应遗传算法对一个12节点船舶电力系统进行滤波器优化配置，优化结果表明了算法的有效性。     

复杂结构的舰船电力系统仿真算法研究

针对复杂结构的舰船电力系统的特点提出了一种新的仿真方法,该方法分为两部分:稳态计算和动态计算.稳态计算部分采用基于网络的节点电势法,充分考虑了线路压降对异步电动机参数的影响;动态计算部分将稳态计算的结果作为仿真初始值,采用变步长节点分析法求解微分方程.仿真和试验结果表明,该算法适用于辐射形、环形和网状形等任何复杂结构的舰船电力网络,方法简单、精度高、收敛性好,易于计算机实现.     

基于图论理论的舰船配电网故障恢复算法

提出基于最小生成树理论和分割分层拓扑模型的舰船配电网故障恢复快速算法,利用图对实际配电网进行符合图论要求的简化,给出舰船电力系统的配电网络分割分层拓扑结构,建立综合了舰船负载优先级、开关动作次数最少、电网可靠性最高为目标的数学模型。考虑了线路容量限制、配电网连通性及节点电压约束的约束条件。理论分析及实例证明,算法充分利用舰船配电网监控系统中的实时信息,能提供最优解,直接控制相关开关动作,具有明确的可操作性。