基于克隆选择算法的IIR数字滤波器优化设计

鉴于IIR数字滤波器设计本质上是一个多参数非线性复杂函数优化问题,提出应用具有全局搜索能力强,收敛速度快特点的克隆选择算法优化IIR数字滤波器的相关参数,进而形成一种新的IIR数字滤波器优化设计方法。给出了IIR滤波器优化设计的数学模型,描述了应用克隆选择算法优化设计IIR数字滤波器的具体实现步骤,并通过低通和高通IIR数字滤波器设计的仿真结果表明该方法的有效性和高效性。     

基于免疫克隆选择算法的水电站水库优化调度

在研究了人工免疫系统中的克隆选择学说和克隆选择算法的基础上,研究了1种新的人工免疫算法——免疫克隆选择算法,并将其应用到水库优化调度中,提出了1种基于免疫克隆选择算法的水库优化调度方法.该算法通过在克隆选择算法中引入免疫基因操作,提高了算法的求解精度和求解效率,避免了“维数灾”和早熟问题.实例研究结果表明,相对于动态规划,免疫克隆选择算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好地解决了传统的动态规划方法求解水库(群)优化调度问题存在“维数灾”问题.     

基于人工免疫克隆选择算法的不可靠测试点优化

针对实际复杂系统诊断与测试过程中普遍存在的不确定性问题,提出测试不可靠条件下基于人工免疫克隆选择算法(artificial immune clone selection algorithm,AICS)的测试点优化选择方法.通过综合考虑故障检测率、隔离率、虚警率以及测试总费用等性能指标,构造了反映测试点集性能的适应度函数...     

基于免疫记忆克隆选择算法的多目标无功优化

结合免疫记忆学说和克隆选择原理,提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择算法。该算法针对多目标无功优化问题的特点,采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式,实现了种群的扩张,保证了所得解集的均匀性;引入非一致性变异算子,使该算法同时具备全局均匀搜索能力和局部精确寻优能力;采用交叉重组算子实现了抗体间的协作,促进不同抗体间信息的交流;通过抗体群更新操作,一方面保证了算法的收敛速度,另一方面确保了所得解集均匀分布;引入记忆单元概念,可以有效抑制寻优过程中出现的退化现象,确保了种群的多样性。以IEEE-14和IEEE-118节点测试系统为例进行仿真计算,结果表明该算法可以有效提高系统运行的安全性和经济性,是求解多目标无功优化问题的有效方法。     

基于递推DFT算法数字滤波器的研制

推导出递推DFT算法，并采用该算法实现了电力系统谐波与基波的分离，仿真和试验表明该算法具有计算量少、实现简单、滤波效果良好的优点，可用于基于交流采样的电力系统滤波和数据采集系统。     

基于克隆选择算法的微电网多目标运行优化

为合理安排微电网中分布式能源的出力,建立了以日电量成本最低、日温室气体排放量最少、全天中最大节点电压偏差最小为目标函数的微电网多目标运行优化模型,并采用克隆选择算法进行求解。在求解过程中,应用固定步长和变步长相结合的空间搜索方法来提高解的精度,通过反复克隆、变异、选择等操作,得到满足约束条件的Pareto最优解集,进而利用模糊隶属度计算总体满意度,解决最优解的选择问题。IEEE 33节点系统算例验证了所提模型及算法的有效性。     

基于优化的克隆选择算法的灾害判别

秦岭山区中小流域水系复杂,每到汛期频频突发暴雨,而现有的监测预警技术相对落后,致使山洪灾害频繁发生。为了解决山区中小流域山洪灾害的判别问题,提出了一种基于免疫聚类的优化克隆选择算法。首先,以距离函数作为相似性度量,当取得极小值时,样本被划为一个聚合类并得到了各自的聚类中心;其次,在经验自学习的过程中,引入记忆种群存储每代产生的优秀抗体;最后,采用阈值法设置特征参数,对灾害类数据进行成灾判别。实验仿真结果表明,该算法能较好实现聚类并得到类中心,且群体适应能力增强,收敛速度提高明显,对科学评估和灾害判别具有实际参考价值。     

基于克隆选择算法的直流电机控制系统设计

针对直流电机调速系统的多变量、强耦合等非线性特性以及传统的PID控制很难达到较高的调速性能。将克隆选择算法与常规PID控制相结合,设计出了一种智能PID控制系统。该系统能够对控制器参数进行实时在线调整,从而提高了整个直流电机调速系统的动静态性能和鲁棒性。在Matlab环境下对其进行了仿真试验研究,结果表明,该控制器的性能远优于常规PID控制器。     

基于粒子群优化算法的混合有源滤波器中无源滤波器的多目标优化设计

混合有源滤波器是非常有应用前景的滤波装置,但其综合性能受无源滤波器参数优化程度的影响很大。该文基于课题项目中谐波源的特点,针对已有优化设计方法的各种缺点,提出了基于改进粒子群优化算法的混合滤波装置中无源滤波器的多目标优化设计方法。通过将无源滤波器的无功补偿容量、初期投资及补偿后滤波效果作为优化目标,利用简便、有效的粒子群优化算法对其参数进行了优化设计,大大减少了人工的计算量,而且明显提高了算法的寻优速度。最后仿真及现场模拟实验表明,此优化设计无源滤波器的成本比经验设计方法有所降低,滤波效果有明显的提高。     

改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化

针对机械臂的时间最短、轨迹最平滑、能量消耗最小等多目标下的轨迹优化问题,提出一种改进免疫克隆选择的多目标轨迹优化的方法。改进的算法采用tent混沌序列初始化种群,提高初始化群体的多样性和均匀性;引入自适应变异,改善算法的全局搜索能力和局部搜索能力;增加模拟二进制交叉操作,增强种群中个体之间的信息交流;采用递减消亡操作,既保证种群的多样性,避免出现局部最优,又避免在最终解集中出现不可行解。以PUMA560为仿真对象进行实验仿真,结果表明该改进算法可以得到分布均匀性较好的Pareto最优解集,是一种有效的多目标轨迹优化的方法。     

基于免疫克隆选择算法的无刷直流电动机速度自抗扰控制器优化设计

针对无刷直流电动机速度自抗扰控制器的参数设计问题,提出采用免疫克隆选择算法对自抗扰控制器参数进行离线优化.利用器件模型在SIMULINK中建立无刷直流电动机驱动系统仿真模型,在MATLAB的脚本文件中运行免疫克隆选择算法,调用SIMULINK仿真模型实现个体性能评价,完成自抗扰控制器参数的离线优化.实验比较了基于经验设计的自抗扰控制器和优化后的自抗扰控制器的控制效果.结果表明,经过优化的自抗扰控制器具有更好的动态性能和抗扰能力.     

基于变权重免疫克隆选择算法的新型力矩电机多目标优化设计

针对传统的电机设计方法工作量大、数据处理繁琐和设计偏差大的不足,提出了新型力矩电机的优化设计方法。该方法利用APDL语言对电机进行参数化建模并进行有限元分析,在此基础上以Matlab为平台同Ansys实现数据连通,将目标"角度-转矩"曲线分解为多个基于差值二次方的目标函数,建立了基于聚合函数的新型力矩电机多目标优化模型。通过分析各个目标函数的权重,同时根据所得曲线中各部分拟合的难易程度,确定变权重机制,与免疫克隆选择算法(ICSA)相结合,提出了变权重免疫克隆选择算法(VW-ICSA),用VW-ICSA对上述模型进行求解,对该电机的参数进行优化。仿真结果表明,优化的结果更符合设计的要求,人工处理数据的工作量大大减少。     

基于GA-BP网络的FIR数字滤波器优化设计

针对FIR数字滤波器BP设计方法的缺点,从切比雪夫最佳一致逼近思想出发,提出了一种FIR数字滤波器优化设计的遗传算法与BP网络相结合方法,建立了优化设计模型,在MATLAB7环境下进行了仿真。仿真结果表明,设计相同阶数滤波器,GA-BP网络算法与经典的BP网络算法相比,具有更好的频率特性,达到对理想滤波器的最佳一致逼近。     

高阶FIR多带阻数字滤波器优化设计研究

研究了FIR线性相位滤波器的幅频特性与余弦基函数神经网络算法之间的关系，给出了FIR高阶多带阻数字滤波器的优化设计实例，提出并证明了神经网络算法的收敛性定理．仿真结果表明，算法不仅是有效的，而且在FIR高阶数字滤波器优化设计领域具有很大的优越性．且算法不涉及逆矩阵的计算，有效解决了国内外其它优化设计方法无法设计高阶FIR线性相位滤波器的问题．     

用于无功电流检测的ⅡR数字滤波器设计

在无功补偿技术中,对无功电流进行检测时,低通滤波器(LPF)的设计是关键问题之一.针对无功电流的检测方法,以瞬时无功理论为依托,对检测过程进行了推导.并通过Matlab编程设计了不同的ⅡR数字滤波器,对它们的设计思路、性能指标进行了对比研究,经过比较选出合适的LPF.选用以QuartusⅡ6.0为设计平台设计开发了基于...     

基于多目标免疫算法的滤波器优化设计

针对某地区实际谐波分布的情况分析了其对主网的影响,并利用多目标免疫算法计算滤波器参数的方式,设计了相关滤波器来减少谐波,以减少它对电网的影响。通过算例论证了该方法的有效性和可行性。     

基于优化设计数字滤波器在伺服控制中的应用

在高精确度伺服控制系统中,通常采用零相位误差跟踪控制器ZPETC作为前馈控制器, 作用是消除相位误差,但是,ZPETC将导致很小的增益误差。为改善ZPETC对系统增益性能的影响,提出一种基于L2范数优化的前馈控制器设计方案,通过选取适当的目标函数,设计出最优的数字滤波器,将此滤波器与ZPETC串联组成新的前馈控制器,此滤波器在保持系统零相位误差的同时,改善了系统的增益性能,提高了跟踪精确度。仿真实验表明,采用本文提出的优化设计方案,能够改善系统的运动跟踪性能。     

一类椭圆数字滤波器的全新设计方法

在各种滤波器中，椭圆滤波器具有其独特的优点，但设计过程相当繁杂，本文针对半带ＩＩＲ椭圆滤波器设计方法，提出对椭圆函数实施一种变换，使其能与契比雪夫多项式的某些性质相结合，得出一种极其简便的全新设计方法，其优点是初始值数据较少，设计步骤简练，计算量仅约为文献〔１〕的１／４，而精度与其相同。     

基于多目标粒子群算法的无源电力滤波器优化设计

综合考虑滤波装置的总费用、谐波电压畸变率和谐波电流残留率等设计目标,提出一种基于改进多目标粒子群算法的无源滤波器优化设计新方法.改进了传统的粒子群算法,引入快速排序法构造非支配集、精英集归档技术和拥挤度算子概念,提高了算法的寻优速度和精度.最后通过对具体工程算例的计算,表明了该方法的优越性和有效性.