基于PSO-DE算法的污水处理优化控制研究

针对目前污水处理系统能耗过大,处理效果差等问题,提出了基于改进型粒子群算法的优化控制;采用粒子群差分进化算法(PSO-DE)可以提高粒子全局搜索能力与收敛速度,克服粒子早熟现象;在实际应用中建立以溶解氧浓度(DO)与污泥排放量(Qw)为变量,以能耗与出水水质为约束条件的数学模型,通过算法全局寻优求解,验证结果表明该算法能保证出水水质前提下降低污水处理能耗。     

基于改进遗传算法的汽车主动悬架控制器设计

为解决在汽车主动悬架系统中所采用的一般模糊控制策略自适应能力差的特点,提出了一种可以自适应调节的模糊控制策略,采用解析式模糊规则法;利用新型的改进遗传算法优化不同状态下误差与误差变化率的修正因子,从而找到最优的模糊规则,匹配当前状态下最佳模糊控制器的参数;利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,结果表明该控制器相较于一般模糊控制器可以有效地改善汽车悬架在不同行驶状态下的稳定性和平顺性,通过优化过后的控制系统有较强的鲁棒性和较好的适应性。     

基于改进蚁群算法的焦炉推焦计划编排北大核心CSCD

针对实际焦炉推焦作业计划过程中的多炉号乱笺问题,提出一种基于改进蚁群算法的焦炉推焦计划编排方法。首先,给出以恢复推焦串序过程中总惩罚最小为优化目标的焦炉推焦优化调度模型;其次,为了避免蚁群算法进入搜索停滞状态,设置信息素值域来加强算法的搜索能力,并采用具有自适应性的全局更新规则来加快算法后期的收敛速度,进而利用改进的蚁群算法对焦炉优化调度问题进行求解;最后,通过某焦炉厂实际生产数据仿真结果证明,该方法在解决焦炉推焦计划编制问题时具有更好的求解精度和更高的搜索成功率。     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉Nox排放预测

为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOX排放预测有指导意义。     

浅析汽车水泵的常见故障原因及改进方案

汽车发动机冷却系统中最为重要的组件就是水泵,如果水泵发生了故障,汽车就会出现抛锚等情况,并且还会对发动机造成不同程度的损害,所以不难看出水泵对汽车的重要性。汽车水泵的改进是现代汽车生产中最为主要的一项工作之一,本文对汽车水泵一些常见故障的出现原因进行了简要阐述,并且提出相应的改进方案,期望对汽车水泵技术及质量的提升有所帮助。     

浅析影响智能电能表采集质量因素及改进措施

随着电子技术的不断进步,智能电能表得到了广泛的应用,在整个电力系统中智能电能表采集质量有着重要的意义。笔者结合自身经验对影响智能电能表采集质量因素进行分析,并提出了相应的改进措施。     

快速离散Curvelet变换域的图像融合

目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。     

纯电动汽车两挡变速器壳体强度分析与改进

在电动汽车变速器优化设计的研究中,变速器壳体的强度对变速器的传动性能有重要影响.纯电动汽车两挡变速器壳体结构较复杂,且受力极不均匀,难以用传统的解析方法对其进行强度计算.针对上述问题,提出利用有限元法对变速器壳体进行强度分析.研究了两挡变速器的结构及工作原理,计算了极限工况下壳体轴承座载荷,建立了壳体的三维实体模型及有限元模型,得到了壳体的应力分布云图,确定了壳体强度的薄弱环节,并据此提出了改进方案.结果表明:改进后的变速器壳体强度得到了改善,并实现了产品的轻量化,为变速器壳体的设计及生产提供了理论依据.     

二级倒立摆控制器设计及稳定性研究

在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实验.由于系统对控制器性能要求较高,因此选用遗传算法训练的小波神经网络控制器,并针对遗传算法仍然存在的收敛速度慢,泛化性能差,可能陷入“早熟”等许多问题,对算法加以改进.将采用罚函数为基础的小生境技术引进到遗传算法中;并根据个体适应度来改进交叉概率.在仿真与实物控制实验中,控制器能够实现二级倒立摆系统的稳定控制,且抗干扰能力、系统平衡恢复速度优良,验证了设计的二级倒立摆控制器的有效性.