动态规划粒子群算法解PCB数控钻孔最佳走刀路线问题

设计印刷电路板（PCB）数控钻的走刀路线是数控钻编程的重要组成部分，目前自动编程系统生成的钻孔路线未必是最佳走刀路线。本文在粒子群算法的基础上提出动态规划粒子群算法，并用此方法求解PCB的最佳走刀路线，获得了满意的结果。  

液压位置伺服系统PID参数在线优化

将粒子群算法与传统的PID控制器相结合，并采用平方误差矩积分函数作为适应度判据，构成了PSO-PID控制器，该控制器能够在线优化PID控制器参数。仿真结果表明，在系统工况发生变化时，新型控制器能够取得满意的控制效果。  

基于改进粒子群的永磁同步电机速度控制器设计

针对标准粒子群算法(PSO)把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化过程的问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略.根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度.通过对Rastigrin函数的测试表明,改进算法的收敛速度和收敛精度均有显著提高.最后,将改进算法用于永磁同步电机速度控制器的PI参数优化中.Matlab/Simulink仿真结果表明,该方法具有速度响应快、超调量小的特点,有效地提高了伺服系统的动态性能.  

基于改进PSO算法的热连轧粗轧短行程控制曲线优化

在对热连轧粗轧短行程控制原理和模型进行深入分析的基础上,采用一种新的进化寻优方法--粒子群优化方法(简称PSO算法),对短行程控制曲线进行优化.为了保证粒子群算法的全局最优性,在算法中采用带有变异算子的改进粒子群算法.经实验仿真证明,采用改进PSO算法优化后的短行程曲线,可以降低板坯头尾宽度偏差,减少头尾切损量,获得满意的效果,PSO算法是一种有效的短行程控制优化方法.  

粒子群优化模糊控制器在无刷直流电机控制中的应用研究

针对模糊控制器参数在线调节方面的不足,提出了一种基于粒子群算法优化的模糊控制器,对模糊控制器参数进行全局优化,并用于无刷直流电机的控制中.系统使用电流和转速双闭环控制,速度环采用粒子群优化模糊控制器.并在仿真实验中实现控制器参数的在线调节,系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性.  

基于混合粒子群算法的铅锌烧结过程产量质量优化

建立铅锌烧结过程的产量质量预测模型及其数学优化模型，利用混合粒子群优化算法对其进行优化。将质量约束的产量优化问题转换为两个目标函数的优化问题，即产量目标函数和违反质量约束条件的程度函数。采用联赛选择算子比较粒子群算法所搜索到的解。当粒子群算法收敛停滞时，沿着当代全局最优解和前一个不同的全局最优解矢量之差的方向进行线性搜索，将搜索到的更优解作为粒子群的当代全局最优解，从而保持粒子群算法的活性。针对工况波动，利用专家规则修正优化参数。实际运行结果表明，该优化方法能在保证质量的情况下在一定程度上提高产量。  

基于粒子群优化算法的液压伺服控制系统PID参数优化

PID控制是液压伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着液压伺服系统的性能.本文以并联电液伺服平台的PID参数优化为例,使用粒子群优化算法对PID参数进行优化,结果显示该方法的调节效果良好.  

粒子群算法在优化板坯二冷制度中的应用

提出了一种基于带有变异算子的改进粒子群算法对二冷区水量进行优化的新方法。首先应用凝固原理和时空有限体积法建立连铸板坯凝固传热的数学模型，数值模拟结果与现场实测结果相符。再利用改进粒子群优化算法对二冷区各段的水量进行优化，优化之后的二冷制度使铸坯各段表面温度冷却速率和温度回升速率趋于平缓，与冶金准则对改善铸坯冷却过程和提高产品质量的要求相吻合。  

电机泵复合系统的协调控制

建立电机泵复合控制功率电传作动系统非线性模型,采用粒子群优化算法,在保证允许的超调量的条件下,研究了电机、泵之间的权值最优分配,提高了战斗机的机动性能.并运用Matlab来求取非线性系统阶跃响应的调节时间.仿真结果表明,粒子群优化算法具有调节参数少、运行速度快等优点,能有效解决组合优化问题.协调控制器的研究对未来机载作动系统的控制具有指导意义.  

基于粒子群优化的多智能体协作进化方法

提出了一个用粒子群算法解决多智能体协作进化的方法,设计了多智能体协作的粒子表示方法,给出了基于粒子群算法的多智能体协作推箱子的仿真实例.仿真结果表明:基于粒子群算法的多智能体协作进化能够适应新任务的动态变化,说明粒子群优化算法是实现多智能体协作进化行之有效的方法.