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针对基于部件级航空发动机稳态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取,建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法;为了建立航空发动机的稳态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化。最后,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度更高,稳定性更好。 相似文献
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基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案.该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性.针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施.该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优.最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性. 相似文献
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针对工字梁结构受力过程中测点数目过多及优化较困难的问题,提出一种基于模拟退火思想及遗传算法的改进粒子群算法,综合考虑受力状态识别误差与测点优化,进行了测点的筛选。首先将遗传算法的初始化、选择、交叉、变异融入粒子群算法中;其次在变异部分引入模拟退火的思想。改进后的粒子群算法改善了标准粒子群算法的“早熟”、局部寻优能力较差等问题。通过测试函数对比改进粒子群算法与标准粒子群算法的性能,改进的粒子群算法稳定性更好,抗“早熟”能力较强,精度明显提高。通过工字型梁选点及受力状态识别仿真与试验表明,改进粒子群算法在受力状态识别的测点选择过程中具有较高的效率,选择测点的受力状态识别误差均小于3%,在工程应用范围内,为受力状态识别提供了一种较好的方法。 相似文献
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通过将发动机技术与单片机控制技术进行融合,设计了一种发动机电控系统故障模拟实验平台,为发动机电控系统的故障诊断提供了指导和依据。 相似文献
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求解第Ⅰ类装配线平衡问题的离散粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为求解具有NP难性质的第Ⅰ类装配线平衡问题,提出一类离散粒子群优化算法。该算法中所发展的排列数编码方法使得粒子解码后总满足装配作业间先后关系约束。针对排列数编码特点,提出一种基于位置交叉算子的粒子位置更新机制,确保了更新后粒子仍为排列数。为增强该算法的全局寻优能力,将简化变邻域搜索算法嵌入该算法中,对群体最佳粒子的邻域进行局部搜索,从而构建一种混合粒子群优化算法。通过将该算法和混合粒子群优化算法用于一系列测试算例并与遗传算法结果比较,验证了算法的有效性。计算结果对比表明,离散粒子群算法引入简化变邻域搜索可明显增强全局寻优能力,就综合解的质量和计算效率而言,混合粒子群优化算法优于现有遗传算法。 相似文献
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电子技术在汽车发动机中应用极为广泛,电控发动机系统已经成为主流趋势,但汽车电控发动机系统内部的电子元件数量较多、类型多元,一旦出现故障,就有可能会造成不良的后果。首先,概述了汽车电控发动机,其次,分析了汽车电控发动机系统故障特点及常见类型,再次,剖析了汽车电控发动机系统的主要故障诊断方式,同时,还深入探讨了汽车电控发动机系统诊断维修工作优化路径,最后,展望了汽车电控发动机系统故障诊断与维修技术的发展趋势。 相似文献
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基于离散粒子群优化算法的汽车发动机故障特征选择 总被引:2,自引:0,他引:2
最优特征选择属于组合优化范畴,针对汽车发动机机械故障特征选择问题,分析了冗余特征的存在对于故障分类器分类性能的影响,选择最优特征组合可以提高故障分类的正确率,提出基于离散粒子群算法的特征优化组合算法,利用BP神经网络评价特征优化的性能,并将其应用到汽车发动机曲轴轴承磨损故障诊断中.实验结果表明,与遗传算法相比,基于离散粒子群算法的特征优化算法优化效率较高,分类正确率较高,优化后的特征集可以显著地提高故障分类器的分类性能. 相似文献
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液压系统故障诊断中采用BP神经网络进行故障的模式识别,存在着收敛率较低的问题。结合粒子群算法和BP算法各自的优势,提出了一种基于改进的PSO-BP液压系统故障诊断方法。对标准粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,再对BP神经网络的权值和阈值进行优化,达到改善BP网络性能的目标。仿真结果表明该方法提高了BP网络的收敛率,减小了诊断误差。 相似文献
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在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,提出了粒子群遗传优化算法,并将多机器人系统的任务分配问题转换为在多维解空间内寻找最优解的问题,利用粒子群遗传优化算法在此空间寻找最优解,以实现对多机器人任务的协调分配.算例仿真表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易早熟、粒子群整体收敛性差等缺点,能够解决多机器人任务分配问题. 相似文献
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传统的发动机故障诊断方法通常基于向量模式进行数据特征的提取,可能丢失数据之间的结构信息及破坏数据间相关性。针对此问题,提出了一种张量模式下提取发动机数据特征的方法,构建了“信号类别×曲轴转角×转速”的三阶张量形式的发动机状态样本,基于交替投影的思想,使用HOSVD-HOOI张量Tucker分解的联立求解算法,对数据特征进行提取。分别以不进行数据特征提取和基于张量Tucker分解进行数据特征提取两种情况,对发动机正常工作、单缸失火和轴系不对中三种状态下的实验数据进行处理,并分别采用网格参数优化法、遗传算法、粒子群算法对分类模型中的参数进行优化。以预测准确率和模型学习时间为评价指标进行对比分析,实验结果表明,基于张量Tucker分解的发动机数据特征提取及诊断方法预测准确率更高,分类模型学习时间更短。 相似文献
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针对异步电机故障振动信号具有较强的非线性特征,而传统的线性分析方法易造成振动信号非线性成分的丢失这一情况,提出一种核主元分析和粒子群支持向量机相结合的异步电机故障诊断方法。利用核函数实现输入空间到高维特征空间的非线性映射以及对映射数据的主元分析,得到原始样本的非线性主元,实现特征提取和数据压缩,将获得的核主元特征通过支持向量机进行模式识别。采用距离比值法和粒子群算法分别对核主元分析和支持向量机的参数进行双重优化选择。实验结果表明,该方法能有效提取故障信号的非线性特征,具有较强的非线性模式识别能力,相比主元分析和支持向量机方法,分类效果更好,实时性更强,可快速有效实现异步电机故障诊断。 相似文献