改进变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在蚁群算法路径规划中存在陷入局部收敛且无法做到路径最优的问题,提出了改进变步长蚁群算法,使其能够在收敛迭代次数较少的情况下做到路径最优。针对蚁群算法应用在路径规划中的相关特性,优化信息素分配,降低局部信息素含量对算法的影响,避免蚁群在搜索路径时陷入局部最优,在转移概率公式中增加权重因子,提高移动机器人朝着终点方向移动的概率,有效减少蚁群收敛迭代次数,改变移动机器人移动步长,使其能在360°内自由无碰撞移动,有效缩短路径长度。仿真结果表明,在简单环境下,改进变步长蚁群算法的收敛迭代次数及最优路径长度分别为2次及28.042 m,传统蚁群算法的收敛迭代次数及最优路径长度分别为25次及29.213 m;在复杂环境下,改进变步长蚁群算法的收敛迭代次数及最优路径长度分别为2次及43.960 2 m,改进势场蚁群算法的收敛迭代次数及最优路径长度分别为16次及45.112 7 m。仿真结果验证了改进变步长蚁群算法的有效性和优越性。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

基于自适应对消原理的自适应谐波检测算法因其优良的性能被广泛应用于有源滤波器,但该算法存在无法平衡稳态精度和收敛速度方面的不足。针对此不足,文中基于箕舌线函数和三阶权值系数提出了一种改进的变步长(Least Mean Square,LMS)谐波检测算法。该算法利用误差信号的自相关平均估计获得期望误差估计均值,并通过改进的箕舌线迭代函数作为核心函数来调节步长更新,之后通过推导出来的三阶权值公式代替传统的权值迭代。仿真实验结果表明,该算法在谐波检测中不但具有较快的收敛速度,也能获得较高的稳态精度。     

一种改进自适应谐波检测算法研究

分析了传统定步长最小均方(LMS)算法用于谐波电流检测的不足,采用一种新的变步长LMS自适应算法检测谐波电流:根据误差信号e(n)和e(n-D)的自相关估计调整步长迭代,当权系数远离最佳权值时,通过增大步长加快对时变系统的跟踪速度;当权系数接近最佳权值时,减小步长获得较小的稳态误差。通过递推公式参数的选择,可对系统的收敛速度与稳态失调进行更灵活的控制。推导出了该方法的理论表达公式,其增加的计算量很小,容易实现。该方法能有效调节步长,不受谐波电流的干扰。仿真结果证明了该谐波电流检测方法的有效性。     

基于系数估值约束的改进LMS自适应滤波算法

为提高扩散LMS自适应滤波算法的收敛速度和保持较低的稳态误差,在扩散LMS算法基础上,提出一种基于参数估计值约束的分布式自适应网络滤波算法,算法在迭代收敛过程中,根据相邻迭代过程参数估计值差值约束实现自适应的调整步长大小,从而使得算法在估计初期采用较大步长以加速收敛,而在估计后期自适应的调整步长以保持较低的稳态误差。对比实验结果表明:相比于现有其他算法,所提算法在进行分布式估计时性能更优。     

基于瞬时无功功率理论的改进谐波检测算法

能否快速精确检测出谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键。作者基于瞬时无功功率理论提出了一种改进的谐波检测算法。该算法采用变步长最小均方自适应滤波器作为检测电路中的低通滤波器,通过选择递推公式参数并结合两种误差信号的自相关估计结果调整步长进行迭代,实现了对滤波器收敛速度与稳态失调的灵活控制。理论分析和仿真实验验证了该谐波电流检测算法的正确性和有效性。     

基于连续线性规划的梯级水电站优化调度

梯级水电站优化调度是一个多时段、多变量和多约束条件的大规模优化问题,其求解过程非常复杂。文章尝试采用连续线性规划的优化方法来解决梯级水电站长期优化调度问题。通过采用泰勒级数一阶描述形式,对优化调度目标函数和约束条件中的非线性约束进行线性化处理,建立了基于连续线性规划算法的优化调度数学模型,提出了用连续线性规划技术求解梯级水电站优化调度问题的算法,并采用迭代步长的动态比例缩减因子保证算法能快速准确地收敛到优化问题的最优解。利用Matlab7.0编制连续线性规划梯级水电站优化调度程序,一个两级梯级水电站群的仿真分析结果表明,该算法可用于求解梯级水电站优化调度问题,并可快速得到非线性问题的最优解。     

基于变步长天牛须搜索算法的光伏系统MPPT控制研究

针对传统最大功率点追踪(MPPT)算法失效,而常见的智能优化算法(如粒子群算法)存在着收敛速度慢、收敛精度差、参数要求高、系统稳定性差等问题,对算法结构简单、收敛速度快、精度高的天牛须搜索(BAS)算法进行改进,提出了基于变步长天牛须搜索(VSBAS)算法的MPPT控制方法。将该方法与传统的扰动观察法和粒子群算法在Matlab/Simulink中进行仿真实验对比,实验结果验证了该方法的可行性及优越性。     

一种改进的自适应谐波电流检测方法

针对现有的基于双曲正切函数变步长LMS算法的谐波电流检测仍存在稳态误差和收敛速度不能同时满足要求的问题,分析了一种在基于双曲正切函数变步长LMS算法的基础上改进的变步长算法,利用误差的时间均值估计建立步长与误差之间的新型双曲正切函数关系以控制步长的更新,降低稳态误差,提高算法的检测精度。并且同时对权值采用两次迭代更新,将两次迭代的结果作为新的权值,以加快权值的更新速度,提高算法的收敛速度。该算法具有较高的检测精度的同时还有较快的响应速度。Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法用于谐波电流检测具有很好的效果。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了得到一种抗干扰性能强、收敛速度快、稳态误差小的变步长LMS算法,本文分析了传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法,并对现有变步长LMS算法进行分类归纳,在列出几种具有代表性算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新方法引入修正系数,通过当前和过去估计误差以及误差的时域均值来调节自适应算法的步长,具有收敛速度快,稳态误差小的优点,并且提高了LMS算法的抗干扰性能.文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致.     

基于正则化的LANDWEBER电容层析成像图像重建算法研究

在分析电容成像基本原理和图像重建算法基础上,针对Landweber迭代算法收敛速度慢,本文提出一种基于Tikhonov正则化算法的Landweber迭代法.算法采用Tikhonov正则化算法代替LBP算法作为Landweber迭代法的起始步,并推导出相应的优化迭代步长.经仿真验证,该算法在图像重建收敛速度和抗干扰能力上要高于Landweber迭代法.     

基于改进的SVSLMS算法的语音识别系统研究

为了克服固定步长LMS算法固有的收敛速度与稳态误差之间的矛盾,在传统SVSLMS算法的基础上提出了改进的SVSLMS算法。通过理论分析和仿真研究的方法,给出了该算法中各个参数的选取方法,并确定了适用于本文所采用的语音样本库的参数最佳值。对固定步长LMS算法、传统SVSLMS算法以及提出的改进的SVSLMS算法进行了仿真对比。仿真结果表明,提出的改进的SVSLMS算法在降噪性能、收敛速度和稳态误差这3个方面都优于其余两种算法,有效的提高了语音识别系统的准确性和稳定性。     

基于最优中心参数的多中心校正内点最优潮流算法

为加快最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的求解,基于最优中心参数(optimal centering parameter,OCP)及改进多中心校正(improved multiple centrality corrections,IMCC)技术,提出一种求解最优潮流(optimal power flow,OPF)问题的新型快速内点算法(OCP-IMCC interior point method,OCP-IMCCIPM)。结合均衡距离–评价函数(equilibrium distance-quality function,ED-QF),给出最优中心参数评价模型,采用线性化技术对模型近似,以降低模型计算量。利用线搜索技术实现近似模型求解以确定最优中心参数,该参数使得所提算法具有更多的优势步和更少的迭代次数。IMCC技术可进一步拉大迭代步(尤其是非优势步)步长,实现算法更快收敛。14—1047节点系统的仿真结果表明,与其他多种内点算法相比,所提OCP-IMCCIPM算法具有更大的迭代步长和更快的收敛速度以及更好的计算效果。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其应用

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,本文在分析基本LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长LMS算法,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。理论分析和计算机仿真结果表明该算法在收敛速度与稳态误差的性能上均优于基本LMS算法。尤其是在低估噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。与传统的LMS算法相比较,新算法更适合于应用到回波消除等实时性要求高的场合。     

一种高效光伏多峰MPPT控制算法

在局部阴影条件下,光伏阵列的输出功率会出现多峰现象,传统MPPT控制方法搜索全局最大功率点会发生寻优失效。提出了一种高效的光伏多峰MPPT控制算法。该算法基于天牛须搜索算法,通过引入随时间变化的自适应步长因子,在算法初期自动的选取较大的搜索步长,使之保持较高的全局搜索能力;中期逐渐增大步长的衰减速度,加快算法收敛;后期逐渐减小步长的衰减速度,以提高收敛精度。Matlab结果表明,该算法可有效地减小搜索时间和搜索震荡,显著提高收敛速度,同时又可大大地提高搜索精度,准确搜索到光伏最大输出功率。     

基于自适应步长ADMM的直流配电网分布式最优潮流

直流配电网的发展前景广阔,其最优潮流(OPF)问题关系到电网经济运行,具有重要的工程意义。针对放射状直流配电网,以二阶锥规划(SOCP)凸松弛理论为基础,建立了考虑电压、电流、功率约束的SOCP-OPF凸规划模型,并提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式最优潮流计算方法,以解决传统集中式优化方式面临的诸多难题。相比已有研究,该方法在各节点配置计算单元,无需全局协调或分层分区,利用相邻主体间少量的信息传递即可通过并行计算得出全局最优解;优化模型中考虑了配电线路传输电流限制,约束条件更全面;计算方法中设计了自适应步长调整机制,计算效率较高。IEEE 33节点和IEEE 123节点的算例分析验证了所提算法的准确性和良好的收敛性。     

基于改进多中心-校正内点法的最优潮流

提出了一种改进的多中心-校正内点法,该方法采用超立体空间映射技术,通过合理配置一些关键映射参数改善映射空间的数值结构,使算法在每次迭代时能获得较大的迭代步长和较好的中心方向,从而加快算法的收敛.通过IEEE14、30、57、118节点4个测试系统的仿真计算表明,该算法收敛快,其迭代次数与每次迭代进行4次中心-校正计算的多中心-校正内点法基本相当,而且鲁棒性好,未出现数值稳定问题.文章还对算法收敛判据的设置和初值的选取作了较详细的讨论.     

线性约束优化的最优路径仿射内点信赖域方法

提供最优路径仿射内点信赖域算法解具有线性等式与线性不等式约束的非线性优化问题。通过在信赖域半径内沿着最优路径搜索求得模型的迭代方向,然后结合非单调内点回代线搜索技术获得可接受的步长因子,从而产生保证目标函数值非单调下降的严格内点可行迭代序列。基于最优路径的良好性质,在合理的假设条件下,可以证明算法不仅具有整体收敛性而且保持超线性收敛速率。引入非单调技术能克服高度非线性的病态问题,加速收敛性进程。     

基于EVSS-LMS算法的三相幅相锁相系统

传统硬件锁相环无谐波畸变抑制能力且只能跟踪单相电压相位,无法有效提取三相正序分量相位的信息。文中为了适应三相电网的数学模型,将传统的变步长最小均方根算法从单输出系统扩展到多输出系统,提出一种三相幅相锁相系统。该系统根据电网电压谐波含量可自适应地调整步长值,从而实现了对谐波干扰有较好的抑制能力;同时,在电压突变等异常情况,对步长值进行重置,提高了对异常情况的处理速度,从而对于电压暂降等场合具有较快的响应速度。实验结果表明,该幅相锁相系统不仅具有较好的谐波和三相不平衡适应能力,而且能近乎无延迟地反映三相系统正序电压分量幅值和相位的变化,可广泛运用于与三相电网相连的电力电子装置。     

一种改进的梯度加速Landweber算法及其在ECT图像重建中的应用

图像重建算法是电容层析成像技术(electrical capacitance tomography,ECT)在工业应用中的关键.Landweber迭代算法在图像重建的精度和速度上取得了较好的折衷性,但其收敛速度较慢,且迭代后期具有不稳定性,无明确的迭代停止准则.提出一种改进的梯度加速Landweber迭代算法,依据级数...