基于改进蚁狮优化算法的太阳电池模型参数辨识

提出一种改进蚁狮优化算法,引入混沌序列进行初始值的分配,增强种群的均匀性和遍历性;在个体更新部分引入粒子群算法的思想,分别以当前的最优个体与全局最优个体为目标进行计算,同时提高算法的局部和全局搜索能力;参考当前最优个体位移进行动态空间收缩,可有效减小个体的搜索范围,缩短寻优时间。与粒子群算法、蝙蝠和原蚁狮算法进行仿真对比并应用到太阳电池模型参数辨识中,验证其有效性。     

DC/DC变换器的一种无源化控制方案

针对DC/DC开关变换器的非线性控制问题,在电流连续型Buck变换器仿射非线性模型的基础上,通过非线性坐标变换,得到其标准链式结构,采用非线性系统无源化方法设计出系统的反馈镇定控制器,得到了一种无源化控制方案。仿真结果表明,所设计的控制器对负载扰动具有很强的鲁棒性,且控制器简单易实现,实现了对Buck变换器中电感电流和电容电压的有效控制。     

一类非线性系统的变结构控制器设计

将非线性系统用HM模型进行描述，并将全局HM模型表示成不确定系统形式，采用不确定系统的变结构控制器设计方法，设计出使全局HM模型渐近稳定的变结构控制器。并用一级倒立摆进行仿真验证。成功的将变结构控制应用于非线性控制系统中。     

基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别

提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。     

基于RFF及GWO-PF的锂电池SOC估计

为了提高锂电池剩余电量估计的准确性,提出一种在线参数辨识与改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对粒子滤波中的粒子退化问题,引入灰狼算法,利用灰狼算法较强的全局寻优能力优化粒子分布,保证粒子多样性,有效抑制粒子退化现象,提高滤波精度。采用带遗忘因子的递推最小二乘法实时更新模型参数,并与改进粒子滤波算法交替运行,进一步提高SOC的估计精度。实验结果表明,改进算法的平均估计误差始终保持在±0.15%以内,相比扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波算法,在电池SOC估计上有更高的估计精度与稳定性。     

基于IALO算法的蓄电池参数辨识

合理的等效电路模型及准确的模型参数对蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计具有重要影响。针对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型,基于改进蚁狮优化算法,提出了一种模型参数辨识方法。引入混沌Logistic映射初始化,使初始化群体遍及解空间,有利于寻找全局最优解;引入自适应惯性权重加随机柯西变异策略,有效提高了算法收敛速度;引入精英反向学习策略,有效提高了群体的多样性,避免算法陷入局部最优解。5个测试函数的测试结果表明:相比于蚁狮优化算法、粒子群算法与樽海鞘优化算法,改进蚁狮优化算法收敛速度更快,精度更高。对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型进行参数辨识,结果表明:改进蚁狮优化算法相比蚁狮优化算法具有更高的辨识精度。     

基于混沌搜索的改进狮群算法及其在光伏电池参数辨识中的应用

目前已有多种智能算法应用到光伏电池模型的参数辨识中,然而大都存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,基于改进狮群算法,提出了一种有效的光伏电池参数辨识方法。首先,通过引入混沌初始化、自适应参数和混沌搜索,弥补了狮群算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足;将改进狮群算法应用到光伏电池的单二极管模型和双二极管模型的参数辨识中,与5种优化算法的结果进行对比,证明了该算法在光伏电池参数辨识中的有效性和优越性;最后,通过在不同辐照度和不同天气类型下进行辨识,探究了外部环境变化对模型参数的影响,进一步验证了该算法的有效性和实用性。     

基于模糊自整定PI和重复控制的单相SPWM逆变电源研究

在分析了传统重复控制方法优缺点的基础上,提出了一种基于模糊自整定PI控制和重复控制相结合的新型单相SPWM逆变电源控制方案,利用模糊自整定PI控制改善了系统的动态特性,利用重复控制改善了系统的稳态特性.仿真结果表明,该控制方案使正弦波逆变电源系统获得了良好的稳态和动态性能.     

基于径向基函数逆系统的锅炉-汽轮机系统终端滑模控制研究

针对锅炉-汽轮机系统多输入多输出、非线性、强耦合等特点,采用非线性逆系统方法实现反馈线性化和解耦,利用径向基函数（RBF）神经网络方法来辨识逆系统,并通过在线学习减小了建模误差．对解耦后的锅炉-汽轮机系统设计终端滑模控制器,实现了有限时间收敛,采用Lyapunov方法进行了稳定性分析,保证了该控制系统的大范围稳定性．仿真结果表明：该控制系统能够在大范围运行工况下工作良好,优于经典逆系统控制方法设计的系统．     

改进灰狼算法及其在港口泊位调度中的应用

为提升港口泊位调度的效率,提出一种基于改进灰狼算法的船舶调度优化方法.针对灰狼算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足,引入Sin混沌初始化,增强初始种群的均匀性和遍历性;引入头狼引领策略,加快算法收敛,提高算法效率;引入合作竞争机制,增强算法局部搜索的能力;在灰狼种群位置更新时引入自适应权值,以满足不同时期的寻优要求.为验证改进灰狼算法的有效性,将该算法与其他6种不同算法进行对比实验.结果表明:改进灰狼算法的收敛速度明显快于其他6种算法,在不同测试函数的仿真中均能得到所求函数的最优值,且该算法独立运行20次取得解的标准差均为0,表明该算法对不同维度的求解问题均具有很好的抗扰性;在港口泊位调度的应用中,经过该算法优化后,所有船舶停留总时间较优化前缩短了14.7%,大幅度缩短了船舶的在港时间.该算法在船舶调度优化中取得了满意的应用效果,能够得出相对较佳的调度方案,实现泊位停靠最优化,为港口泊位调度优化提供了新方法.