粒子群算法在船舶电网系统中的应用

介绍粒子群算法的原理,并根据算法中的问题,改进粒子群算法,将自适应粒子群优化算法应用于船舶电网系统中。对自适应粒子群优化算法中的参数进行调整和变异,增强了种群全局寻优的速度和精度。最后将此算法应用于船舶电网系统的无功优化中,并通过对比实验说明本文所采用的算法在稳定系统电压方面效果明显。     

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国际金融危机进入第5个年头。深层次影响还在不断显现。我们经济增长的外部环境仍然十分严峻，扩大外需的难度很大，弥补外需萎缩的难度不小。当前企业效益下降和财政收入增速减缓比较明显，经济趋稳的基础还不够牢固。     

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和谐劳动关系是港口行业发展的“稳压器”,淡水河谷敦促中国解除Valemax禁令存在误报,干散货运输无法“消化”新增运力,     

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除了全球经济脆弱给海运带来不确定因素外，船只供应能力过大以及航运市场供求不匹配使航运业的前景依然困难。另外，由于能源安全、潜在的航海危机，供应链安全以及环境可持续性，特别是气候变化及其适应和减排措施等因素而驱动的全球规范制度的形成也给航运业带来了新的挑战。     

液相合成β-NaLuF4:Yb3+,Er3+胶体颗粒与光学性质研究

在乙醇—水—油酸—油酸钠液相混合体系中,采用水热合成法制备了油溶性β-NaLuF4:Yb3+,Er3+胶体粒子.用X射线粉末衍射技术测定了样品的物相,结果显示,样品为纯六方相.通过透射电子显微镜和高分辨透射电子显微镜观察到样品两端为六边形纳米棒状或六棱柱状,平均尺寸为10 nm×10 nm ×40 nm.用980 nm半导体激光二极管为激发光源,测定了样品的室温上转换发射谱.结果表明,样品在543 nm处出现强发射峰,对应辐射为Er3+离子从激发态4S3/2至基态4I15/2的跃迁,并通过机理分析确定发光跃迁为双光子发射.     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

舰船电力系统保护性能优化的自适应算法

为满足舰船电力系统保护在快速性和选择性方面的要求,提出保护性能优化模型,根据电力系统的运行方式、拓扑结构和故障类型的变化,实时在线计算并修改保护整定值的自适应保护方法。将快速性和选择性指标作为保护性能综合指标的基本元素,采用模拟退火粒子群算法进行优化,最终实现不同运行工况下保护性能最优的整定值自适应调整。并在PSCAD/EMTDC软件中建立包含自适应保护算法的舰船电力系统保护仿真模型,仿真结果证明所提方法可有效提高系统保护性能。     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计

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。