基于改进粒子群算法的平行度误差评定

目前最小二乘法普遍应用于误差评估,但其只适应于精度要求比较低的场合,且用最小二乘法只能是对形位误差的近似计算,误差值不是唯一的。为了精确的评估平行度误差,根据新一代GPS标准,建立了符合最小区域条件的平行度误差评定数学模型。针对平行度误差评定特点,采用一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法,来实现误差的优化评定。最后通过平行度的典型实例来验证该方法的可行性和有效性。     

基于改进粒子群算法的同轴度误差评定及其可视化

从定位最小包容区域定义出发,建立了同轴度误差数学模型,并将同轴度误差评定转化为圆柱度和圆度误差评定.针对基本粒子群算法容易出现前期搜索早熟收敛和后期搜索停滞振荡现象,通过引入异步变化的学习因子和线性递减的惯性权重系数,对其加以改进,并给出了利用改进粒子群算法进行同轴度误差评定的方法与步骤.同时通过实例实现了以VRML作为三维展示平台、以JavaApplet作为控制核心的同轴度误差的评定及其结果可视化.实例证明:将改进的粒子群算法用于同轴度误差评定,有效提高了精度与效率;可视化的评定结果为工艺分析和改进提供了依据.     

自由曲面测量轮廓度不确定度的研究

测量不确定度的评定对于质量的保证是至关重要的。针对曲面检测影响因素多且概率密度函数未知的特点,将代表实际曲面表面信息的测量点集进行Bootstrap重抽样,通过重抽样样本来评定曲面轮廓度的估计值及其不确定性区间,并通过实例验证该方法的可行性。     

基于粒子群算法的倾斜度误差评定方法

为了减小扭力冲击器关键部件冲击锤的倾斜度误差,根据倾斜度误差的国家标准,建立了符合最小区域条件的倾斜度误差评定模型。针对倾斜度误差的特点,提出一种惯性权重随实际情况动态变化的改进粒子群算法,从而对倾斜度误差进行评价,并给出了该改进算法的实现方法,最后将改进PSO算法与传统算法的计算精度进行比较。结果表明,改进的粒子群算法的计算精度比传统算法高,适用于扭力冲击器的倾斜度误差评定。     

基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。     

基于改进粒子群算法的知识主动推送模型

为解决机械产品智能制造过程中知识的主动推送问题,实现智能化制造中知识资源的优化配置,提出了一种基于改进粒子群算法的知识推送模型。首先以机械产品为对象,构建知识推送模型框架,阐述各个子模块的具体特征信息和功能;其次,对推送过程中的概念知识进行重新定义,并加入到新的知识网络模型中;最后提出了改进粒子群算法,对知识推送匹配过程实施优化。并以底座类零件产品为例进行验证,结果表明该方法有效的提高了检索能力,具有较好的推送效果。     

基于改进粒子群算法的发动机曲柄连杆机构优化

发动机曲柄连杆机构的结构及其参数与发动机性能有着密切关系,对其进行参数优化具有重要意义.针对发动机曲柄连杆机构易出现运动不平衡而降低发动机性能的问题,提出了利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行优化,建立了相应优化设计的数学模型.通过优化使发动机在2000 r/min时...     

基于改进粒子群算法的PIDNN解耦控制研究

对于具有非线性、强耦合、大迟滞特点的多输入多输出的非线性系统,传统的控制方法无法对其进行精确解耦,导致控制精度较低。提出一种基于免疫机制的改进粒子群算法,并用此方法对PID神经网络权值进行优化,形成新型PID神经网络控制器。利用两个PID神经网络控制器对双输入双输出耦合系统进行控制以减弱系统的耦合影响。通过仿真结果表明：相对于传统PID解耦控制,该算法具有更好的动态和静态特性。可为控制领域中的解耦问题提供一定的参考。     

基于改进粒子群算法的轧制负荷分配优化

应用改进粒子群算法,实现单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化。结合某厂单机架可逆冷轧机实际工况,建立了合适的轧制力数学模型并进行参数计算,以压下率为自变量,以轧制力成比例分配为目标,通过改进粒子群算法,得到最佳的轧制负荷分配。工程实践证明:与基本粒子群算法、遗传算法相比,改进粒子群算法具有计算精度更高、收敛速度更快、搜索能力更强等优点,是一种适于单机架可逆冷轧机轧制负荷分配优化的新方法。     

基于改进混合粒子群算法的机器人轨迹规划

针对机器人工作效率以及运行平稳性问题,提出一种基于改进混合粒子群算法的轨迹规划方法。建立新的模拟退火机制,并结合粒子群算法进行多目标优化;使用非线性惯性权重递减策略以及动态学习因子平衡局部和全局搜索能力。以某六自由度机器人(SFR-TA)为研究对象,使用5-7-5插值多项式构造轨迹曲线;利用权重系数法,将基于时间-脉动冲击的目标函数归一化处理以求得最优值。结果表明：相比于传统粒子群算法,该算法的运行时间更短,同时可有效减少机械臂脉动冲击,具有更好的稳定性。     

基于改进粒子群算法的多电机智能控制研究

伺服电机作为全自动线束端子组装设备驱动、控制和机械传动的主要联系环节,其控制系统的优劣决定了整个设备的性能。结合端子组装设备的结构和工作原理,对端子组装设备中重要的伺服系统建立了控制数学模型。为了得到较优的控制器参数,对粒子群算法(PSO)搜索寻优进行了改进,通过PSO对PID控制器进行参数优化,并利用优化后的PID控制器设计多电机功率平衡控制策略。仿真验证表明：改进粒子群算法能有效实现多电机功率平衡控制,在负载发生变化的情况下,控制策略能够控制每个电机的输出实现均衡分配负载。     

基于改进粒子群算法的活套系统解耦控制研究

为了进一步提高热连轧厂的自动厚度控制精度和带钢产品质量,对活套高度和张力的耦合控制系统,建立适当的数学模型,基于耦合过程分析和实际的数据得出相对完整的活套系统的传递函数。针对活套系统所具有的非线性、强耦合、不确定性等特点,利用变异机制和粒子群算法相结合的基础上提出一种用改进的粒子群算法来优化PID神经元网络以实现对活套系统的多变量解耦控制。仿真结果表明：与传统的PID解耦控制相比较,可以获得相对更好的控制效果。     

基于改进自适应粒子群算法的机器人逆解研究

为提高结构复杂、自由度较高机器人逆运动学求解的准确性,提出了一种改进的自适应粒子群算法(IAPSO).首先,通过改进DH(Denavit-Hartenberg)参数法建立了6自由度臂型抓取机器人模型的运动学方程;其次,在已有粒子群算法的基础上,利用种群曼哈顿距离实时判定种群的进化状态,并根据进化状态的不同确定自适应学习...     

基于改进粒子群算法的线缆路径规划方法研究

针对复杂机电产品布线路径规划过程中存在的效率较低、可应用性差等问题,提出一种改进粒子群算法,使用栅格法对布线空间进行划分,对障碍物建模并进行方向包围盒处理。为了避免算法在迭代过程中陷入局部最优,引入非线性逐渐递减的惯性权重与异步变化的学习因子,并且将贴壁约束加入到路径规划的过程中,保证线缆在敷设时路径的合理性。最后在仿真试验中,与标准粒子群算法进行对比,验证了改进后算法的合理性与可行性。     

基于改进粒子群算法的机械臂振动抑制研究

SCARA机械臂在工作过程中和工作终止后都会出现振动问题,为了降低机械臂的残余振动,选取粒子群作为寻最优抑振轨迹的优化算法,针对粒子群算法在轨迹寻优时收敛性差以及出现停滞现象问题,提出采用非线性递减惯性权重和粒子种群跳跃的方法对粒子群算法进行改进。利用机械臂振动抑制实验平台,使用改进的粒子群算法进行抑振轨迹优化并进行实验研究,验证结果可行且有效,得到抑振指标最小的最优抑振轨迹。     

基于改进粒子群算法的无刷直流电机控制研究

文章针对无刷直流电机(BLDC)复杂的、耦合的非线性的特点,克服传统的控制算法控制速度精度不高、响应速度慢等缺点,提出了一种基于改进的粒子群算法(PSO)对PID控制器系数自整定的无刷直流电机控制新策略.在Matlab/Simulink中搭建BLDC控制系统的仿真模型,并实现双闭环的控制:速度环采用改进粒子群算法优化PID控制,电流环采用滞环电流控制.仿真结果验证了该控制方法对无刷直流电机调速系统具有良好的快速性、稳定性和鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的板坯二冷制度优化

应用带变异算子的改进粒子群算法对安钢一炼轧连铸板坯的二冷制度进行了优化计算。针对安钢板坯连铸机的特点,建立了连铸板坯凝固传热的二维数学模型,模型的坯壳厚度计算值与现场硫印射钉法实测值一致。由冶金准则及设备约束条件设计优化算法的价值函数,用改进粒子群优化算法以价值函数值最小化为目标,对二冷区各段的水量进行优化。优化后的二冷制度使铸坯各段表面冷却速率和表面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。     

凸轮轮廓度误差的合理评定

在检测我厂生产的ＮＪ－Ｋ００１专用数控铣床试切凸轮样件过程中,因基准孔位置误差的影响而使凸轮轮廓度误差超出公差范围,本文通过分析凸轮轮廓度误差曲线变化规律,提出一种计算机程序实现凸轮廓度误差合理评定方法。     

基于粒子群算法的冒口优化设计

为有效节约金属材料,提高经济效益,降低生产成本,根据补缩原理和生产实际,以冒口的体积最小为目标函数,运用粒子群算法和Matlab语言,对冒口直径、冒口高度、冒口颈直径等冒口尺寸进行了优化设计,优化仿真结果表明,在保证铸件质量的前提下,冒口的体积比常规的模数法设计结果减少了11.77%,优化效果十分显著,表明了粒子群算法应用于铸造行业的优化设计可行.     

改进粒子群算法的双电机转速同步控制

为解决双电机同步控制系统在启动和有负载扰动时两电机产生同步误差的问题,提出了一种新的转速同步控制方法。在同步控制策略中引入交叉耦合控制的思想,对两电机的速度环采用不同数值的耦合参数分别进行补偿,以保证两电机的转速同步精度;采用粒子群算法对同步控制系统耦合参数进行选取,并且在粒子群算法中增加动态惯性权重和粒子变异来增强算法的寻优速度与精度;通过仿真及dSPACE实验显示了所提同步控制方法增强了系统的转速同步性和跟踪性,取得了优异的同步控制效果。