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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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提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性. 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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基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。 相似文献
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船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。 相似文献
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借鉴遗传算法求解多峰函数优化问题的思想,开展了基于粒子群优化的多路径规划方法研究.给出了多路径规划算法的基本思想和算法流程,讨论了算法中粒子群的多样化方法以及多种群的隔离进化策略,并针对多个仿真环境进行了仿真实验.仿真结果表明,本文设计的多路径规划算法能针对不同的环境模型进行环境划分,正确、有效地规划出多条运动路径. 相似文献
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舰船电动机具有强耦合、大时滞等复杂变化特性,当前控制系统无法对舰船电动机进行高精度的控制,控制效果差,为了提高舰船电动机控制精度、加快舰船电动机控制速度,提出基于粒子群优化PID的舰船电动机控制系统。首先分析当前舰船电动机控制系统的国内外研究进展,阐述舰船电动机控制系统的工作原理,然后建立舰船电动机控制系统的数学模型,采用PID方法对其实时控制,根据控制误差,引入粒子群优化算法对PID控制器的比例、积分、微分进行调整,最后与其他舰船电动机控制系统进行对比测试,结果表明,本文系统的舰船电动机控制精度要优于对比舰船电动机控制系统,而且解决了对比系统的舰船电动机控制效果差缺陷,能够更好对舰船电动机进行控制。 相似文献