并行智能优化算法研究进展

基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者开始着手研究智能优化算法的并行化.本文首要介绍了并行智能优化算法的基本概念;其次从协同机制、并行模型以及硬件结构3个维度综述了几类常见的并行智能优化算法,详细分析阐述了它们优点及不足;最后对并行智能优化算法的未来研究进行了展望.     

无人直升机尾桨轴承超声信号故障映射模型

无人直升机被广泛应用于军事民用领域中执行高危任务,对其进行健康维护具有重要意义。尾桨轴承是无人直升机尾桨的关键零件,关系到无人直升机的平衡与航向控制。传统基于振动信号的监测诊断方法易受环境噪音干扰,诊断算法也易受噪声混叠影响。为解决以上问题,提出了一种基于超声信号的无人机尾桨轴承故障映射模型。首先,采集轴承不同故障状态下的超声信号。然后,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将信号分解,对分解后的信号分量计算各类熵值并融合构造特征向量。最后,将特征向量输送到基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机中建立特征向量与故障类型的映射模型,实现故障诊断。该方法在超声信号下对尾桨轴承早期故障诊断具有有效性和敏感性。     

基于流形结构的多源自适应迁移学习算法及应用研究

迁移学习是将源域的知识迁移解决目标域问题的方法,能有效解决数据分布不一致的问题.针对多源域迁移时传统方法缺乏对多源域的可迁移性的合理分析和迁移效果的有效处理问题,提出一种基于流形结构的多源自适应迁移学习的方法,旨在提高单源域迁移效果的同时实现多源域的有效迁移.首先,对多源域进行可迁移性分析,选择可迁移的源域;然后,适配边缘分布和条件分布并引入均衡因子得到均衡分布适配,同时利用流形正则化约束数据结构,使单源域的信息使用最大化;最后,通过加权因子对不同源域分类器进行自适应加权,充分利用多源域的信息求解目标域问题.将该算法应用于滚磨光整加工中滚抛磨块的优选,通过建立滚抛磨块的相似度匹配方法,构建基于流形结构的多源自适应迁移学习的滚抛磨块优选模型.大量对比实验表明所提出方法表现更佳,准确率最高至73.44%,可以为滚磨光整中滚抛磨块的选择提供更有效的决策指导.     

基于改进差分进化的稀土萃取能效分离系数优化

基于机理模型的稀土萃取工艺流程没有考虑萃取槽中搅拌机的能效,导致求解得到的各级组分含量与工业实际生产数据有较大误差.通过引入能效分离系数概念,建立符合实际萃取工艺的各萃取槽稀土元素组分含量模型,构建求解能效分离系数的优化目标函数.针对该优化目标函数多峰、多变量的特点,提出一种种群规模线性减小的混沌双变异自适应差分进化改进算法(LCTADE).首先,将混沌序列嵌入改进算法中生成初始种群,增强种群多样性;其次,针对进化不同阶段对突变策略性能要求不同,提出基于DE/current-to-pbest/1和DE/rand/1的双变异策略方法;最后,采用参数自适应方法分别设置F、CR及NP值.在仿真实验中,将所提出的LCTADE方法针对CEC 2017的函数进行测试并与其他算法比较,显示出其优越性,并通过求解基于能效分离系数的稀土萃取工艺流程优化目标函数,表明所提出方法的有效性.     

基于自适应遗传学习粒子群算法的多无人机协同任务分配

研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题,考虑幸存者所需援助类型的不同,建立更贴合实际的组合优化模型.针对该模型,提出一种自适应遗传学习粒子群算法(adaptive genetic learning particle swarm optimization, AGLPSO).首先,根据无人机与幸存者之间的救援关系,采用一种实向量编码机制处理决策变量约束,以简化模型求解.然后,通过两层级联结构提高算法搜索能力:第1层通过遗传学习策略生成高质量的精英粒子,并对进化停滞的粒子采用精英学习策略进行更新,以跳出局部最优;第2层利用精英粒子指导种群的搜索方向,并根据粒子群的进化速度和粒子的聚集程度,采用自适应进化策略提高算法在不同进化时期的寻优能力.仿真实验表明,所提出的AGLPSO算法能快速、有效地找到合理的救援分配方案.     

基于OpenCL的AES算法并行化研究

军用电子信息系统网络化带来的数据交互需使用安全传输技术保证交互过程的安全性。传统的加密方式带来的传输时延影响了系统的实时性,本文研究基于OpenCL的AES算法并行化技术,为安全传输提供快速加密的技术支撑。通过对AES算法并行化的研究分析,设计T盒取代原有的S盒替换、行位移、列混合的数据块加密操作。通过多粒度加密方式对比、内存分配对比实验找出最优化的存储策略和并行粒度,使得优化后的AES算法在同等硬件环境下取得了最大3.74的加速比,能适用于安全传输且满足系统实时性的需求。     

双有源桥变换器电流应力优化

由于传统单移相（SPS）控制下双有源桥（DAB）DC/DC变换器仅有一个自由度,在输入、输出电压不匹配时,存在较大电感电流应力。在双重移相（DPS）控制策略的基础上,分析了两种工作模式下传输功率与电流应力的特性。提出了自适应步长法以优化电感电流应力,以减少传统优化策略所需的离线计算量。最后通过搭建实验样机验证了控制策略的有效性。     

基于自适应互联扩展卡尔曼观测器的永磁同步直线电机高精度抗干扰在线多参数辨识

该文研究一种新型自适应互联扩展卡尔曼观测器,以实现永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)高精度抗干扰在线多参数辨识。首先,为了减轻测量噪声和参数耦合误差对辨识精度的影响,建立包含干扰的多参数互联耦合补偿辨识模型;其次,基于此模型设计互联式观测器来实现PMSLM多参数在线辨识,利用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法优化观测器中的增益矩阵,消除测量噪声误差,获得高精度的辨识结果;再次,构造一种自适应率函数动态调整传统EKF中固定的噪声协方差矩阵,提高观测器的抗扰动性能;然后,使用考虑互联式观测器模型误差的离散李雅普诺夫函数验证观测器的稳定性;最后,搭建基于半实物AD5435的PMSLM参数辨识系统,通过仿真和实验,验证该文观测器的有效性。     

基于卸荷电阻的多类型直流断路器自适应重合闸策略

直流断路器(DC circuit breaker,DCCB)是直流组网的关键设备。由于DCCB拓扑多样、操作特性各异且实际工程中存在一条线路两端配置不同类型DCCB的情况,在研究系统层面的故障处理时,涉及不同类型DCCB的详细建模和重合闸策略,增加了分析问题的难度。该文分析实际工程中的各类混合式/机械式DCCB工作原理,依据外特性等效原则,提炼出可以表征DCCB操作特性的控制参数,进而得到各类DCCB的通用外特性模型,显著简化多类型DCCB的仿真建模工作。然后,理论分析DCCB开断后故障线路上残压的自然分布特性及产生机理,发现无法直接利用残压自然分布特性区分永久性和部分瞬时性故障。接着,提出基于卸荷电阻的故障性质识别方法和自适应重合闸方法。该方法具有通用性强、系统冲击小、抗过渡电阻能力强等优点。最后,在PSCAD中进行仿真算例分析,验证了所提DCCB外特性模型和重合闸策略。     

基于模型校核的柔性直流输电线路自适应重合闸方案

为解决柔性直流输电线路常规自动重合闸盲目合闸的问题,有必要研究断路器合闸前识别故障性质及熄弧时刻的自适应重合闸方案。首先,考虑线路分布式参数及参数的频变特性,在分析Marti模型的基础上,得到线路两端电压电流与行波间的时域表达;其次,基于模型校核思想,将无故障模型作为计算模型,当故障消失时实际模型与计算模型相匹配,而故障未消失时实际模型与计算模型不匹配;最后,利用Pearson相关性对上述差异进行提取,提出一种适用于柔性直流输电线路的自适应重合闸方案。PSCAD/EMTDC仿真结果验证了所提方案的有效性,以及相较于自动重合闸方案和现有自适应重合闸方案的优越性。