基于多信息融合的自适应单相接地故障在线定位研究与应用

为解决各种配电终端、故障指示器的故障信息、故障录波文件接入配电主站,实现配电主站配电网单相接地故障在线定位,根据配电网单相接地故障特征,提出应用相关系数、广义S变换提取零序电流、三相电流暂态录波的故障特征量以形成多源冗余信息,并采用模糊C均值聚类分析法融合多种故障特征量的在线定位的策略。仿真结果表明,该方案适用于各种接线方式、各种运行工况,定位准确率和可靠性高。     

一种新的超细研磨机负荷实时控制方法

提出了一种新的研磨机负荷实时控制方法,该算法借鉴预测控制思想,根据当前输出偏差、偏差变化和参考轨迹确定下一时刻的控制增量,应用模糊逻辑对控制增量加权系数在线进行动态调整。仿真研究与应用实验表明,所提出的控制策略算法简单,易于工程实现;用于磨机负荷实际控制,取得了满意的效果。     

Genetic Programming and Autoconstructive Evolution with the Push Programming Language

Push is a programming language designed for the expression of evolving programs within an evolutionary computation system. This article describes Push and illustrates some of the opportunities that it presents for evolutionary computation. Two evolutionary computation systems, PushGP and Pushpop, are described in detail. PushGP is a genetic programming system that evolves Push programs to solve computational problems. Pushpop, an autoconstructive evolution system, also evolves Push programs but does so while simultaneously evolving its own evolutionary mechanisms.     

基于动态自适应策略的改进差分进化算法

针对差分进化算法处理复杂优化问题时存在后期收敛速度变慢、收敛精度不高和参数设置困难的问题,提出了一种基于动态自适应策略的改进差分进化算法(dn-DADE)。首先,新的变异策略DE/current-to-dnbest/1利用当前种群中的精英解引导有效的搜索方向来动态调整可选的精英解,使其在进化后期趋于全局最优解。其次,分别设计了缩放因子和交叉因子的自适应更新策略,使两者在搜索的不同阶段自适应变化,以弥补差分进化算法对参数敏感的不足,进一步提高算法的稳定性和鲁棒性。对14个benchmark函数进行了测试并与多种先进DE改进算法进行了比较,结果显示,dn-DADE算法具有较高的求解精度,收敛速度快,寻优性能显著。     

Design and analysis of a wall-climbing robot for passive adaptive movement on variable-curvature metal facades

To facilitate the safe adsorption and stable motion of robots on curved metal surfaces, a wall-climbing robot with a wheeled-type mobile mechanism that can passively self-adapt to walls with different curvature is proposed. The robot is composed of two relatively independent passive adaptive mobile mechanisms and overrunning permanent magnetic adsorption devices to achieve effective fitting of the driving wheels to the wall surface and adaptive surface motion. The overall design is based on a double-hinged connection scheme and gap-type permanent magnetic adsorption. The minimum adsorption force required for the robot to achieve stable climbing motion with no risk of slipping or capsizing is determined by developing a static analysis model. The effects of air-gap size and wall thickness on the adsorption force are analyzed by means of magnetic circuit design studies and parametric simulations on the permanent magnet adsorption device, as well as design optimization of the permanent magnet device. The motion performance test of the fabricated prototype shows that the robot can achieve adaptive curvature motion with self-attitude adjustment, and has a certain load capacity, obstacle crossing capability, and good surface adaptivity.     

基于小波包最优基的运动想象EEG自适应特征提取方法

针对运动想象脑机接口系统存在分类正确率低、自适应能力差等不足,提出一种基于小波包最优基的自适应特征提取方法;该方法首先对运动想象EEG进行小波包分解;其次,对传统的距离准则进行改进,通过引入权重因子表征对类内距离和类间距离的关注程度,获得一种既可满足小波包最优基评价准则的可加性条件,又有效地增强了频带特征信息的可分离性的评价准则;进而,采用自底向顶、自左至右的快速搜索策略获取小波包最优基,并选取最优基对应的分类性能评价值较高的部分频带小波包系数构成分类特征;仿真结果表明本方法最高分类正确率可达93.4%,与常用的时频分析方法对比,验证了本算法具有较高的分类正确率和较小的时间花费。     

基于数据学习逆模糊模型的自适应逆模糊控制

针对在逆模糊模型控制中出现的在线滚动数据窗口计算量大和控制模型精度低等问题,提出了基于数据逆模糊学习算法,并将该算法运用到建立逆模糊模型中。首先利用建模数据在时间与空间相邻的特点,从系统积累的数据中找出与当前模态相匹配的输入数据,在保证控制模型精度的同时大大减少了计算量,然后采用自适应算法在线调节系统模型参数,实现非线性系统的实时跟踪控制。该方法提高了系统控制精度与计算效率。仿真结果证明了该方法的有效性。     

自适应伪并行遗传算法及其性能分析

提出了一种度量种拜多样性的新指标，将其应用于交又概率和变异概率两个参数的自适应调整，再将自适应的思想和并行计算的思想结合起来，提出了一种在个人计算机上实现的改进自适应遗传算法一自适应伪并行遗传算法(APPGA)。对几种典型的多峰值函数求极值，结果表明：该算法的全局搜索能力和收敛速度都远优于标准遗传算法，是一种比较实用的算法。     

融合改进哈里斯鹰和改进动态窗口的机器人动态路径规划

针对动态环境的移动机器人路径规划问题,提出了一种改进哈里斯鹰算法（IHHO）与改进动态窗口算法（IDWA）的融合算法（IHHO-IDWA）。首先,针对哈里斯鹰算法后期搜索性能不足等问题,提出了融合自适应混沌和核心种群动态划分策略、融合黄金正弦策略以及动态云最优解扰动策略来提高算法的性能。其次,针对动态窗口算法存在规划的路径长和易陷入死锁等问题,提出了三个改进策略：增加子函数,保证算法能够规划出更短的路径;提出自适应权重策略,平衡算法局部避障能力和全局搜索性能;设定初始航向角,避免路径冗余。最后,通过测试函数、CEC2014函数的数值实验和静态、动态路径规划实验,验证了IHHO和IDWA性能有明显提升;通过50×50大型动态地图验证了融合算法较对照组算法规划的路径缩短了11.51%,证明了该方法的优越性。     

面向持久化键值数据库的自适应热点感知哈希索引

针对现有键值数据库存储系统缺乏热点意识,导致系统在高度倾斜的工作负载下性能较差且不可靠,提出了一种自适应热点感知哈希索引模型,该模型基于key值摘要信息实现了一个高性能哈希表。首先,利用key的摘要信息代替key值,压缩key的存储空间,优化哈希表中桶的数据结构;其次,利用CPU的数据级并行技术以及CPU cache line,对哈希表的探查操作进行优化;最后,为解决摘要信息导致key值无法精准比较,需要额外磁盘I/O的问题,设计了一种自适应key值调度算法,该算法根据当前可用内存大小、哈希索引负载以及访问热点情况动态地调整key值的存储位置。在YCSB仿真数据集上进行了实验,实验表明,相较于最先进的哈希表,自适应热点感知哈希索引在相同内存使用率的情况下,将速度提升至1.2倍。