简化Lorenz混沌系统的非线性动力学分析

借助Lyapunov函数稳定性理论研究了简化Lorenz混沌系统的全局吸引集,得到了它的界估计。通过了计算机模拟,数值模拟验证了计算理论的可行性。     

融合鲸鱼泡泡网机制的SSA算法

针对基本麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)在迭代寻优过程中,种群多样性减少、易陷入局部极值等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(WSSA)。首先,基于Tent混沌映射策略初始化种群,提高初始解的质量;其次,结合鲸鱼优化算法(WOA)中的鲸鱼泡泡网捕食数学模型,改进发现者的位置更新策略,增强算法全局搜索;然后,采用自适应t分布变异,提升算法跳出局部最优能力;最后,在仿真实验中,结果表明改进麻雀搜索算法具有更好的收敛性和求解精度。     

基于禁忌搜索-免疫粒子群算法的无功优化

在考虑经济性网损的基础上,研究了电压稳定对无功的影响,建立了多目标无功优化的数学模型,采用模糊权重法将多目标无功优化转化为单目标无功优化进行求解。针对粒子群算法易早熟和后期收敛性差的缺点,提出免疫算法和禁忌搜索算法协同进行机制,并将该算法应用于IEEE-30节点系统上进行测试,证明了改进粒子群算法的有效性。     

局部阴影条件下最大功率点跟踪改进算法

利用MATLAB对光伏阵列在不同阴影情况下的输出特性进行仿真,并总结出光伏阵列可能出现局部最大功率点电压与开路电压之间的规律。根据该规律提出改进型电导增量法,将参考电压依次设为可能出现局部最大功率点的电压以避免漏掉任何一个峰值点,并通过比较这些局部最大功率点,追踪到全局最大功率点。设置参考电压阈值以判断是否存在局部最大功率点,减少搜索时间。仿真结果验证了该算法在有、无阴影的情况下都能准确搜索到全局最大功率点。     

煤层气抽采直流微网建模与稳定性分析

针对目前煤层气抽采现场用电不合理现状,构建一种新型煤层气抽采直流微网供电系统,并对该直流微网系统稳定性及控制策略进行研究。煤层气抽采直流微网供电系统分三层结构:第一层由光伏和蓄电池组成能量供给层;第二层由双向Buck/Boost变换器构成能量传输和分配层;第三层由煤层气抽采机构成负荷层。基于此架构推导了第一、二层输出阻抗Zo(s),并建立第三层煤层气抽采机电动机输入阻抗Zin(s)与受控源K??m串联的小信号模型,在此基础上得到系统全局小信号模型。考虑到呈现负阻抗特性的煤层气抽采机电动机周期性动态交变负荷引起的系统不稳定,在能量传输和分配层分析并讨论了一种基于虚拟阻抗的直流微网稳定性控制策略,以及利用下垂控制实现负荷功率动态平衡分配的方法。进一步利用阻抗匹配原则求解多项式1/(1+Zo(s)/Zin(s))主导极点,比较采取该稳定性控制策略前后的主导极点位置并分析直流微网系统稳定性。最后基于Matlab/Simulink搭建由光伏阵列、储能单元和煤层气抽采机组成的煤层气抽采直流微网系统模型,系统仿真证明了稳定性控制策略的有效性。     

基于局部匹配和全局验证的辐射源匹配方法

针对检测概率较低、开关比较频繁情况下的辐射源匹配问题,给出了一种有效的解决方法.该方法将辐射源群的测量集合看作带有特征信息的点模式,并采用了局部匹配和全局验证相结合的策略:首先通过局部匹配找出一组局部匹配子集对,然后将所有局部匹配子集对聚合成一对全局匹配子集,最后对该全局匹配子集对进行验证并得到最终的匹配结果.考虑到辐射源位置偏差较大、特征不具有排他性等现实情况,在匹配过程中综合利用了辐射源的位置和特征信息.仿真实验数据显示,文中方法的正确匹配率明显高于现有方法,从而证实了该方法的有效性.     

基于组分半全局敏感性的燃烧反应动力学模型简化方法

针对目前缺乏对燃烧反应动力学机理中组分重要性判别的诊断方法,本文提出可准确量化组分重要性的半全局敏感性分析方法,并应用此方法简化USCMech II、Jet Sur F和DME机理,得到的简化机理可分别精确预测乙烯、正庚烷和二甲醚的点火延迟时间．基于组分半全局敏感性方法不仅可以精确评价组分的重要性程度,还可以分辨组分的正负贡献;采用此方法消除不重要的组分,最终得到32组分的乙烯燃烧机理、56组分的正庚烷燃烧机理和32组分的二甲醚氧化机理,并且这3个简化机理也比通过DRG和DRGEP方法得到的简化机理更加紧凑．     

基于灰狼优化算法的PID控制器设计

为了寻找最佳的比例、积分和微分（PID）控制器增益因子,使系统输出尽可能接近参考输入信号的变化,使得控制系统的时间加权绝对误差积分最小,提出了基于灰狼优化算法（GWO）进行PID控制器增益因子优化设计的方法。为了评估该方法的性能,针对设定点跟踪设计目标,通过使用3种基准线性数学模型进行仿真测试,并与粒子群优化算法（PSO）、引力搜索算法（GSA）得到的仿真结果进行了比较。仿真结果表明,基于灰狼优化算法的最优参数PID控制器比基于其他算法的性能更好,最优值更佳。     

车辆磁流变半主动悬架GSA-LQG控制研究

针对传统的线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制器存在各加权矩阵系数不易确定等问题,对于车辆磁流变半主动悬架设计了基于引力搜索算法(Gravity Search Algorithm, GSA)的线性二次型高斯(GSA-LQG)控制。以悬架各性能指标为目标函数,采用引力搜索算法对加权矩阵系数进行寻优。选用磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper, MRD)作为悬架的半主动部件,同时建立二自由度的1/4车辆磁流变半主动悬架系统模型。以随机路面激励作为输入,在MATLAB/Simulink软件中分别对被动悬架控制、基于LQG控制的车辆磁流变半主动悬架和基于GSA-LQG控制的车辆磁流变半主动悬架进行仿真分析,结果表明,基于GSA-LQG控制的车辆磁流变半主动悬架具有更好的舒适性能和安全性能。