带收缩因子粒子群优化算法对热轧负荷分配的优化

为提高实际生产中的热轧带钢质量及生产效率,建立了兼顾负荷均衡和板形最优的负荷分配模型,采用传统经验法对负荷进行初步分配,并在基本粒子群优化算法中引入收缩因子,提出基于带收缩因子的粒子群优化算法,对初始分配结果进行优化。研究表明,与基本粒子群优化算法相比,收缩因子的引入能够有效地控制粒子的飞行速度,并改善粒子群优化算法的局部搜索能力,增强算法的收敛精度与收敛速度。函数测试结果显示,带收缩因子的粒子群优化算法在3类基准函数中的精度均为最优。负荷分配仿真模拟结果表明,该算法可以很好地满足轧制力和相对凸度的目标需求,体现了带收缩因子的粒子群优化算法的优越性与有效性。     

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。     

改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题

为解决机加工企业制定的生产计划与车间调度方案不兼容的问题,建立以最小化最大完工时间、最小化加工成本为目标函数的生产计划与柔性作业车间调度集成模型。提出一种改进粒子群算法（IPSO）作为全局优化算法,在传统粒子群优化算法（PSO）的基础上,引入遗传算子交叉的方式改进群体进化,同时设计随机性的边界变异,提高种群多样性,避免局部最优,学习因子及惯性权重采用幂函数动态变化,增强其搜索能力,更快收敛。最后通过生产实例,验证了IPSO在解决生产计划与车间调度集成问题上的可行性。同时将PSO、灰狼优化算法（GWO）和遗传算法（GA）作为对比算法,在15个Brandimarte基本算例上开展实验,得到的结果均优于其他算法,证明了IPSO求解柔性作业车间调度问题时的有效性和优越性。     

基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法———混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,同时采用增加粒子交互性策略及先增后减的惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了递减策略中存在的缺陷。将改进后的算法与PID型单神经元相结合,并将其用于热连轧活套解耦控制系统。仿真试验表明：该算法较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决活套系统高度张力耦合问题提供了一种新的有效途径。     

基于改进海马优化算法的PID参数优化

为了解决传统海马算法(SHO)在PID参数整定中存在全局寻优能力差且收敛速度慢的问题,提高PID参数优化质量,提出一种改进的海马优化算法(ISHO)。通过Tent混沌映射增加海马种群初始化多样性提高收敛速度;引入逃逸能量调控策略改进算法全局搜索与局部开发的转换机制,从而提高算法的全局寻优能力。将改进海马优化算法与传统海马算法、Z-N临界比例法、灰狼优化算法和粒子群优化算法进行比较,仿真结果表明：改进的海马优化算法优化PID参数具有调整时间更短、系统控制精度更高和收敛速度更快等优点,为PID控制系统的参数优化提供了参考。     

基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制（英文）

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,同时采用增加粒子交互性策略及先增后减的惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了递减策略中存在的缺陷。将改进后的算法与PID型单神经元相结合,并将其用于热连轧活套解耦控制系统。仿真试验表明:该算法较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决活套系统高度张力耦合问题提供了一种新的有效途径。     

基于改进粒子群算法的六自由度机械臂时间最优轨迹规划

针对六自由度机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种基于改进粒子群算法的4-3-4混合多项式插值轨迹规划算法。算法采用自适应惯性权重,它能根据搜索过程的各个阶段采用相应大小的权重,有利于跳出局部最优陷阱,保持粒子群多样性;以非线性学习因子代替传统粒子群算法中固定的学习因子,有效提高算法的收敛速度和求解精度。通过MATLAB进行仿真验证,结果表明改进粒子群算法收敛速度提高46%,寻优精度提高38%,同时机械臂轨迹规划时间缩短了大约36%,充分地证明了该轨迹规划算法的可靠性和优越性。     

基于三种群粒子群差分进化算法的热连轧粗轧负荷分配优化

在高强度带钢的生产过程中,粗轧中间坯的板形对精轧生产的影响越来越明显,主要表现为中间坯实际凸度和精轧入口预报凸度偏差过大而导致精轧凸度分配不合理.采用三种群粒子群差分进化寻优算法,以粗轧中间坯凸度最优为主要目标,对粗轧负荷分配进行了优化设计,实现了负荷分配优化设定.并对理论计算和现场实际生产数据进行了比较,在粗轧进行负...     

混合遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对传统智能算法在多障碍物环境下求解路径时存在忽视路径安全性，易陷入局部最优解等问题，提出一种融合粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和人工势场法(APF)的混合遗传算法(PA-GA)。首先，改进障碍物参数和算法的适应度函数，引入防碰撞距离与安全距离，保证路径安全性；其次，通过动态调整粒子群算法中的惯性权重增强粒子的搜索能力，加快算法收敛；然后，引入分群策略、等级交叉策略和人工势场法来改进遗传算法的交叉变异操作，依靠自适应调整交叉变异概率加快收敛速度；最后，将改进后的算法融合，保证混合算法在全局和局部的寻优能力。仿真结果显示，PA-GA算法具备了较强的寻优能力，且路径检索结果更好，收敛速率也更快。     

基于极简粒子群算法的机床主轴结构参数优化

为了弥补传统优化方法在机床主轴结构参数优化问题中收敛速度慢、精度不高、需要设置初始值等缺点,提出一种基于极简粒子群优化算法的机床主轴结构参数优化方法。抽象并建立机床主轴结构数学模型,通过实例对fmincon函数法、基本粒子群优化算法和极简粒子群算法的搜索结果进行对比分析。结果显示该改进策略有效地避免了基本粒子群优化算法收敛精度低、后期收敛速度慢等缺点,寻优速度有了大幅度的提高,适合代码容量小,精度要求不高的环境。基于极简粒子群算法的机床主轴结构参数优化方法与fmincon函数法和基本粒子群算法相比,优化结果有了很大提升,且迭代时间分别降低了76.91%和7.31%。     

一种关节型机器人快速收敛的粒子群优化算法

快速收敛性的研究和应用对关节型机器人轨迹规划有着重要的意义和价值。以关节型机器人完成不同动作时轨迹的平滑度和所用的时间为主要优化目标,提出一种快速收敛的粒子群算法。将全局学习因子和局部学习因子联合起来,通过调整比例系数和全局学习因子的比重获得更快的收敛速度。实验结果表明:在迭代次数较少时,所提方法与改进的粒子群算法的应用效果接近;在迭代次数较多时,所提方法优于改进的粒子群算法。     

一种改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢、搜索路径消耗成本较大等问题,提出一种改进的灰狼优化算法对移动机器人进行路径规划.建立移动机器人避障路径规划二维空间模型,将灰狼优化算法中的线性收敛因子转变为非线性收敛因子,并将灰狼优化算法与粒子群算法结合,给予Omega狼意识;加入协同量子化优化灰狼群体;采用4类...     

基于混合粒子群算法的注塑机电液伺服系统控制研究

注塑机电液伺服系统是一个时滞、非线性复杂系统,传统PID控制往往难以取得理想的控制效果。为了获取良好的控制效果,提出一种用混合粒子群算法优化PID控制器参数的方法,将模拟退火算法引入到粒子群算法中,能够更加快速、准确寻优出PID控制器最优参数。利用MATLAB仿真软件建立注塑机电液伺服系统控制模型,将混合粒子群算法与粒子群算法、遗传算法进行对比。仿真结果表明:利用混合粒子群算法优化的PID控制器收敛速度快、准确性高、鲁棒性强,明显提高了系统的控制性能。     

基于混沌粒子群算法的钛合金薄壁筋铣削变形优化

针对薄壁筋受铣削力影响易变形的问题,提出一种基于薄壳划分和周期性施加铣削负载的变形仿真方法,通过仿真和试验两方面对比研究,分析了薄壁筋的变形过程并得出其变形规律。为了解决标准粒子群算法在优化铣削参数时容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于变异算子与自适应动态惯性权重的改进混沌粒子群算法,并以变形量为约束,铣削力最小为目标优化了铣削参数。结果表明:改进后的混沌粒子算法在全局搜索能力和计算速度方面相比粒子群算法显著提高,试验证明采用优化后的铣削参数组合可有效减小薄壁筋的变形。     

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。     

A hybrid CHAOS-PSO algorithm for dimensional synthesis of a redundant manipulator based on tracking trajectories without or with singularities

The paper presents a novel hybrid CHAOS-PSO algorithm for dimensional syntheses of redundant manipulators while not following common design principles of arm length or arm length ratio of a human in previous literatures. More specifically, we employ the clamping weighted least-norm (CWLN) method to solve inverse kinematics of the redundant manipulator tracking desired nonsingular or singular trajectories considering joint limits. Thus, an optimal solution of flexible D-H parameters of manipulator is explored in the search space based on evaluations by the defined fitness functions with the proposed algorithm. As an optimization tool in this work, the hybrid CHAOS-PSO algorithm incorporates chaos into the particle swarm optimization (PSO) algorithm as population initialization and global perturbation technique in order to enhance swarm diversity and escape from premature convergence. To demonstrate validity and practicability of the proposed algorithm compared to PSO, simulations of dimensional syntheses of a 7-degree-of-freedom (7-DOF) redundant manipulator with complex structures along the planed nonsingular or singular trajectories are performed.     

基于CAPSO-RBF的磁悬浮系统控制研究

为解决传统控制器磁悬浮球系统快速性和稳定性易受干扰等问题,建立云自适应粒子群优化(CAPSO)的RBF神经网络监督控制器。通过RBF神经网络学习整定PD控制器的输出后采用云自适应粒子群算法对RBF网络的3个参数进行归一动态优化。采用原有RBF神经网络梯度下降法、粒子群算法、云自适应粒子群算法分别训练后进行对比控制仿真。结果表明：基于CAPSO-RBF的混合控制算法实现了磁悬浮球系统自适应控制,其动态性能和稳态性方面有较好的提升。     

免示教六轴焊接机器人在输电线路铁塔塔脚焊接中的应用

基于双目视觉传感器的机器人移动平台建立图像采集系统,研究了一种改进的灰狼算法和最小化参数策略结合,来优化支持向量机,实现对不同焊缝类型进行识别。首先,在灰狼算法中引入佳点集理论生成初始种群,减少灰狼种群种类数,为算法全局搜索的快捷和稳定性奠定基础。然后,在分类器SVM中引入非线性收敛因子,并结合最小化参数的策略,加强最优参数的泛化能力。最后,通过基于最优参数建立的SVM模型进行焊缝类型识别试验。证明了改进算法优化的SVM模型相对于粒子群算法、遗传算法、布谷鸟算法和基本灰狼算法,在识别准确率和优化速度方面都有了较大的提升。