异步电机损耗的模糊预补偿粒子群优化

针对矿用三相异步电机节能问题,提出基于粒子群算法的变磁通控制方案。建立三相异步电机能量损耗模型,利用粒子群方法优化调节磁通,减小驱动电机在轻载阶段的无功损耗,实现提升系统能效优化。引入模糊预补偿方法,修正由于磁通降低带来的电机转速波动问题。试验结果表明,所提方案有效降低了驱动电机的无功损耗,同时保证了电机转速的平稳输出。     

基于混沌粒子群神经网络的瓦斯浓度预测

通过定量法确定瓦斯浓度数据具有混沌特性,计算瓦斯序列的延迟时间和最优嵌入维数并对其相空间重构。在混沌分析的基础上结合人工神经网络技术,针对传统RBFNN模型参数确定的问题,提出通过粒子群算法对网络参数优化,建立了CT—PSO—RBFNN预测模型。利用实际煤矿监测数据对提出的模型训练预测,并与其他3种模型横向对比,得出性能排序为CT—PSO—RBFNNT—PSO—RBFNNCT—RBFNNT—RBFNN。结果证明,CT—PSO—RBFNN模型预测精度高、预测误差小、性能稳定,能够为瓦斯灾害的预报预警提供一定技术支持。     

矿用压力传感器敏感元件温度漂移补偿技术

压力传感器敏感元件温度漂移是矿用压力传感器漂移的主要原因,文章列举了几种多晶硅压力传感器的温度漂移补偿方法,并分别讨论了它们的原理及特点,指出了更适合矿用压力传感器敏感元件的温度补偿方法。     

基于SPCPSO神经网络红外瓦斯传感器自动补偿研究

针对瓦斯气体井下环境检测时易受干扰、硬件测量易产生漂移的问题,在建立神经网络红外瓦斯传感器补偿模型基础上提出小种群混沌粒子群算法(SPCPSO)对神经网络的部分参数进行优化。引入帐篷映射混沌算法来提高粒子群算法的遍历性,提高了算法的二次搜索精度。     

无速度传感器新型矿用异步电机矢量控制系统仿真研究

为提升矿用异步电机在复杂使用环境下的可靠性及减少系统成本,将异步电机矢量控制技术与无速度传感器技术相结合,设计了矿用异步电机无速度传感器矢量控制系统。介绍分析了矢量控制技术和SVPWM调制技术,将模型参考自适应思想引入到无速度传感器设计中,并借助Matlab/SimuLink仿真软件对所设计系统进行仿真模拟。仿真结果表明：设计的无速度传感器矢量控制系统具有良好的静态特性和动态特性,说明该无速度传感器矢量控制系统在矿用电机控制领域具有很好的应用价值。     

基于PSO-SVM的矿用自卸车举升液压系统故障诊断

针对矿用自卸车举升液压系统故障诊断困难的问题,采用一种基于粒子群优化支持向量机的方法对其进行研究。该方法利用粒子群优化算法,对支持向量机参数寻优,从而得到具有最佳分类结果的支持向量机模型。利用AMESim软件建立举升液压系统的仿真模型,并通过模拟溢流阀故障、举升液压缸内泄漏、泵内泄漏3种故障工况,提取故障数据,对该方法进行验证。仿真结果表明,该方法能有效对矿用自卸车举升液压系统这3种故障进行诊断。     

PSO-BP网络模型在GPS高程拟合中的应用

文中介绍了一种全局随机优化算法—粒子群优化算法,并将其应用于BP网络模型的参数优化。在基本BP算法的误差反向传播调整权值的基础上,引入粒子群算法(PSO)进行权值修正,建立一个PSO优化的BP网络模型进行GPS高程拟合,并与基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)、支持向量机模型(SVM)和基本BP网络模型的拟合结果进行分析比较。结果表明,PSO-BP网络优化模型性能略高于GA-BP网络模型的性能,明显优于SVM模型和BP网络模型。     

VBA与MATLAB混合编程在传感器优化布置中的应用

传感器优化布置是结构健康监测系统实施的关键技术之一。介绍了基于粒子群算法的传感器优化布置方法。MATLAB具有强大的计算和图形处理能力,VBA具有良好的用户界面,将二者有机结合,可开发出功能强大的软件。详细介绍了一种基于组件对象模型(COM)的MATLAB与VBA混合编程方法。以凯威特型单层球面网壳为例,利用VBA作为AutoCAD二次开发工具,调用MATLAB编写的粒子群算法,实现传感器优化布置。     

车载式电容称重传感器静态性能分析

针对传统车辆称重方法的局限,开发了一种车载式电容称重传感器。文章从结构设计、称重原理对电容称重传感器进行了介绍,重点讨论了其静态特性测试过程,并根据试验数据,从非线性、重复性、迟滞性等方面进行了误差讨论,给出了迟滞补偿办法。     

基于粒子群优化算法的WSN节点定位方法研究

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。     

深度学习耦合粒子群优化SVM的瓦斯浓度预测

为改进工作面煤矿瓦斯涌出浓度的预测精度,基于深度学习网络、SVM和粒子群(PSO)优化算法的原理,建立1种深度学习网络与粒子群优化SVM神经网络耦合的混合算法模型,该算法首先基于深度学习理论学习样本数据较深层次的特征,提取出较少个用来表征原始数据的特征量变量,对特征变量建立PSO-SVM预测模型进行瓦斯涌出浓度预测,通过工作面现场采集的数据进行仿真实验,实验结果表明该方法使预测精度较对原始数据直接进行PSO-SVM预测得到较大的提升,同时实现了原始数据的降维,减少了算法的运行时间,提高了算法效率。     

采煤机摇臂传感器优化布置策略研究

利用有限元分析方法,得到了摇臂功率流幅值分布云图和功率流矢量图;通过分析,得到了摇臂传感器布置的相关结论。在此基础上,借助ANSYS,采用粒子群算法对传感器的数量和具体测点进行了优化计算,得到了摇臂传感器数量与适应度值的关系。通过功率流法和粒子群算法,优化了摇臂传感器布置策略,对摇臂的故障诊断具有先进的理论指导意义。     

应用粒子群算法优化二元序列

粒子群优化（POS）算法是一类随机全局优化技术，PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，其优势在于简单、容易实现而又功能强大。本文介绍了粒子群优化算法的特点和具有良好自相关特性的二元序列的概念，讨论了用粒子群算法优化二元序列的方法。通过实验搜索出14到32长度的二元序列，取得了较好的效果。     

非分光红外甲烷传感器的研制

矿用红外瓦斯传感器技术的难题是探测器输出信号微弱，光源电源波动、温度变化以及其它气体组分、水汽、灰尘等的干扰对测量精度会造成较大的影响.针对这些关键问题，讨论了数字化窄带滤波、双波长非分光测定技术等解决方案和相应的矿用传感器电路结构，提出了基于朗伯比尔定律的温度补偿方法.经试验测试，传感器的研制实现了预期的目标.测量精度优于±0.1%,响应时间小于20 s，其它技术指标和功能均符合矿用标准.     

基于功率流和粒子群优化算法的传感器优化布置

提出了一种采煤机摇臂传感器优化布置方法。利用有限元法对摇臂进行分析,得到谐响应分析结果,根据板壳功率流理论,运用ANSYS后处理程序计算出摇臂壳体上振动功率流的分布,根据功率流分析的结果判断出摇臂振动传感器最佳布置区域。基于模态置信准则建立摇臂传感器优化布置的适应度函数,采用粒子群优化算法(PSO)对采煤机摇臂的传感器布置方案进行了优化计算,最后得到摇臂传感器优化布置策略。     

基于GAPSO-SVM的煤层底板破坏程度预测

为了对煤层底板破坏程度进行正确预测,分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法存在优化支持向量机(SVM)易陷入局部最优解和分类精度相对较低的问题,提出了GAPSOSVM优化算法。综合考虑GA和PSO算法的优点对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。通过对曹庄煤矿底板破坏程度的预测表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,分类精度高于GA-SVM和PSO-SVM,而且有较好的鲁棒性。     

基于SVM的厚松散层矿区开采下沉系数预测模型

针对厚松散层薄基岩矿区开采沉陷变形预计中存在的下沉系数偏大问题,以23个开采工作面的地质采矿条件及其下沉系数为学习和测试样本,将文化-随机粒子群算法(CA-rPSO)和支持向量机(SVM)相结合,利用CA-rPSO的快速并行寻优功能优化SVM参数,建立了厚松散层薄基岩开采条件下下沉系数的SVM预测模型。通过实例验证SVM的预计结果与实际符合较好。     

液压支架中压力传感器的设计

分析了液压支架的压力特性和传感器的工作环境并提出对传感器的技术要求。根据压阻效应原理设计了一压阻式压力传感器,从零点温度漂移和灵敏度温度漂移2个方面详细论述了传感器的温度补偿问题。并对传感器做了静态性能分析。     

基于粒子群算法的煤炭仓储中心选址研究

针对煤炭物流路线长、节点多等特点,采用粒子群算法对煤炭仓储中心选址进行研究。分别采用静态选址和动态选址对仓储中心的合理性进行分析,结论为煤炭企业优化资源配置、提升营销策略提供了理论依据。     

基于PSO-SVM与ACO-SVM的沿桩长基桩轴力分布预测

由于苏通大桥群桩基础的超长桩在不同断面的轴力沿桩长分布具有复杂非线性的特点,为了实现对不同高程断面的轴力进行预测,引入粒子群算法与蚁群算法对支持向量机进行优化,在考虑断面高程、潮位、水温与风速等影响因素的基础上,建立沿桩长基桩轴力分布的优化SVM预测模型。研究表明,PSO-SVM与ACO-SVM模型比传统SVM在预测精度、模型稳定性与泛化能力方面有更好的表现,在超长桩不同高程断面的轴力预测中,具有一定的工程应用价值。