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《舰船科学技术》2017,(22)
随着现代船舶工业的需要,船载用电设备的数量越来越多,船舶电力系统的容量也越来越大。船载用电设备在提高船舶自动化水平的同时,也对船舶电力系统的稳定性、安全性、节能性等提出更高要求。其中,船舶电力系统网络的无功损耗问题一直是相关领域的研究重点。电力系统的无功优化是指当系统的结构参数、负载等保持不变的情况下,通过改善船舶电力系统电源的电压等参数,调节电网的潮流计算,无功优化对提高船舶电力系统的供电效率,降低事故发生率等有重要的作用。本文系统的介绍了自适应粒子群算法,并将该粒子群寻优算法应用到船舶电力系统的无功优化过程中,对于改善电力系统的无功优化过程有重要的意义。 相似文献
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电网系统状态评估是保证船舶正常工作的关键技术,针对当前船舶电网系统状态评估结果不科学,评估误差大的缺陷,提出基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估模型。首先分析当前船舶电网系统状态评估现状,并建立船舶电网系统状态评估的数学模型,然后引入粒子群算法对数学模型进行求解,找到船舶电网系统状态评估的最佳方案,最后在Matlab 2016平台进行了船舶电网系统状态评估的验证测试,本文模型可以快速、有效的找到船舶电网系统状态评估最优方案,提高了船舶电网系统状态评估精度。 相似文献
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本文研究了利用粒子群优化算法进行自适应方向图控制的综合方法,给出了自适应阵列处理的数学模型以及LCMV自适应波束形成器的数学表达,介绍了粒子群优化算法的基本思想和算法流程。结合粒子群优化算法和自适应方向图控制的相关知识,本文提出一种基于多虚拟干扰源的改进粒子群算法并将其应用于LCMV自适应波束形成器以提升其性能并进行自适应方向图控制。仿真结果表明,该方法可有效改善LCMV自适应波束形成方法在多重干扰情况下零陷生成效果不佳、低快拍下性能较差等缺点,改善输出信干噪比,并在加深零陷和降低旁瓣等方面效果显著。 相似文献
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船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。 相似文献
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云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 相似文献