改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

针对传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能,提出一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化方法。布谷鸟搜索算法(CS)具有参数少、搜索能力强等特点,但是标准布谷鸟搜索算法参数采用固定值,极大地影响了算法的性能,因此提出了动态布谷鸟搜索算法(DCS),DCS算法采用动态参数,算法性能明显改善。仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标。     

基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了K_p、K_i、K_d的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

循环流化床锅炉燃烧系统的多模态仿人智能控制

针对循环流化床锅炉燃烧被控对象的非线性、时变、大滞后及多变量强耦合的特点,将基于多模态仿人智能控制的解耦控制策略应用于该系统中;根据智能逻辑选择回路的逻辑信号,对相应的仿人智能模糊控制器进行选通,从而实现主蒸汽压力和床体温度之间的动态解耦;仿真结果证明,该策略基本上消除了主蒸汽压力和床体温度之间的耦合,响应曲线过渡平稳,响应较快,能收到良好的控制效果;为解决循环流化床锅炉燃烧控制参数强耦合问题提供了一种新的尝试和途径。     

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明：提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

仿人智能协调控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

针对循环流化床锅炉燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的强耦合问题,提出了基于仿人智能协调控制,并在此基础上与仿人智能模糊控制相结合的解耦控制策略,并将此控制策略应用于燃烧系统进行仿真;仿真结果表明,该策略有效地解决了循环流化床锅炉燃烧系统的非线性、大滞后和强耦合问题,实现了燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的解耦控制,并且在施加扰动后,体现出了一定的抗干扰能力,能收到良好的控制效果。     

基于类前馈解耦的双模糊控制在电站锅炉燃烧系统的仿真研究

为了进一步提高目前电站锅炉燃烧系统的控制性能,在分析了某亚临界锅炉燃烧系统动态特性与影响因素的基础上,将各回路主控制器采用可以适时调整控制器参数的模糊自适应PID控制器,并且根据前馈补偿解耦原理在各耦合回路间增加类前馈补偿的模糊解耦控制器来实现全新的燃烧系统优化设计;通过MATLAB仿真表明,采用文章提出的双模糊控制策略相比常规的模糊自适应PID控制,响应时间缩短了45.2%,超调量降低了53.6%,调节时间减少了32.7%,鲁棒性增强,控制性能有了很大提升。     

出口几何结构对循环流化床锅炉性能影响的试验研究

1前言 循环流化床燃烧技术作为高效清洁燃煤技术,由于其能燃用各种劣质燃料而得到迅速发展,并在锅炉上得以广泛应用.     

循环流化床锅炉总体数学模型及其与工业试验比较的研究

本文依据所提出的建模思想建立了能正确描述循环流化床锅炉工作过程的总体数学模型．该数学模型有机集合了锅炉各物理过程和化学过程的模型．为验证所建总体数学模型的合理正确性，运用该模型对一台布置了外置式换热器的75t／h循环流化床锅炉试验运行工况进行数学模拟．模拟计算结果和试验结果在总体上吻合良好．     

基于改进蜂群算法的倒立摆控制器优化设计

环形倒立摆系统以其非线性、不稳定、高阶的、强耦合的特性,已经成为控制理论教学以及模拟机器人行走、卫星飞行姿态等复杂系统控制的重要实验平台;文章中引入了LQR控制算法,实现对倒立摆的稳定控制;而为了避免LQR控制器设计过程中反复调节加权矩阵Q,R的复杂性,同时得到更优异的控制效果,将人工蜂群(ABC)算法应用于LQR控制器设计中;而为了克服传统蜂群算法的缺陷,加快收敛速度和增加种群的多样性,在雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段对算法进行了改进;仿真结果表明,改善的ABC算法的能够很好地完成LQR控制器参数寻优,控制效果良好。     

基于改进RBF神经网络的变形场插值算法研究

传统的物体表面力学变形场计算方法存在计算量大,无法计算边缘点变形等问题;提出一种改进的萤火虫算法优化RBF神经网络的变形插值方法,利用阈值约束RBF神经网络隐含层结点数,运用可变步长萤火虫算法优化RBF神经网络隐含层节点的中心和宽度,采用递推最小二乘法计算隐含层到输出层之间的权值,建立物体表面位移神经网络插值模型;为提高位移插值精度,在训练和测试的输入中增加坐标组合数据;应用于混凝土梁三点弯实验,仿真结果表明,该算法比常用的神经网络算法有更快的仿真速度和更高的预测精度,可用于土工材料表面变形场的快速、准确的计算。     

A Novel Image Encryption Algorithm Based on Improved Arnold Transform and Chaotic Pulse-Coupled Neural Network

Information security has become a focal topic in the information and digital age. How to realize secure transmission and the secure storage of image data is a major research focus of information security. Aiming at this hot topic, in order to improve the security of image data transmission, this paper proposes an image encryption algorithm based on improved Arnold transform and a chaotic pulse-coupled neural network. Firstly, the oscillatory reset voltage is introduced into the uncoupled impulse neural network, which makes the uncoupled impulse neural network exhibit chaotic characteristics. The chaotic sequence is generated by multiple iterations of the chaotic pulse-coupled neural network, and then the image is pre-encrypted by XOR operation with the generated chaotic sequence. Secondly, using the improved Arnold transform, the pre-encrypted image is scrambled to further improve the scrambling degree and encryption effect of the pre-encrypted image so as to obtain the final ciphertext image. Finally, the security analysis and experimental simulation of the encrypted image are carried out. The results of quantitative evaluation show that the proposed algorithm has a better encryption effect than the partial encryption algorithm. The algorithm is highly sensitive to keys and plaintexts, has a large key space, and can effectively resist differential attacks and attacks such as noise and clipping.     

基于改进神经网络算法的PM2.5污染信号分析检测

当前为了保证污染信号分析的精度,在对PM2.5污染进行检测的过程中,需处理的数据量过大,导致经典神经网络方法遇到矛盾数据时,需要花费大量的数据校验时间,收敛速度下降,检测效率大幅降低,提出一种基于改进神经网络算法的PM2.5污染检测方法,在分析标准神经网络算法的基础上,允许信号跳变精确度范围内,在层与层之间引入容错性变量,同时在计算阈值的过程中融入松弛变量,提高收敛速度;避免神经网络陷入局部最优解。采用改进神经网络算法,通过不断调整网络的权值以及污染阈值,对PM2.5污染信号进行高效检测。以飞利浦公司的新一代检测系统为测试器材,测试结果表明,采用所提方法得到的PM2.5污染检测效率明显提高。     

提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。     

基于BP神经网络的PID控制器

利用神经网络和反馈控制理论, 提出了一种基于神经网络PID控制器的伺服控制系统结构. 在高精度仿真试验转台的应用中证实, 该方法避免了PID参数的整定难以匹配的问题, 减小了干摩擦对低速运动的影响. 实验表明：方法自适应能力强, 调节品质好, 具有较高的应用价值.     

一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法

摘 要：针对分数阶PID控制器参数整定过程参数多复杂性大,传统靠经验试凑的方法不易实现且优化效果差的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,实现分数阶PID控制器参数的整定.该算法通过改进人工蜂群算法中搜索方程,并引入一个淘汰机制,对分数阶控制器参数进行群智能搜索,将搜索到的参数送至分数阶PID控制器中反复迭代,以带有权值的误差绝对值积分指标（AIE）作为人工蜂群寻优的目标函数,最后得出控制器.本文以非线性系统为被控对象,经过实例仿真,验证了该算法实现的控制器比传统整数阶控制器和未改进的人工蜂群算法实现的分数阶控制器的动态性能和稳态性能都有所提高,在超调、上升时间、振荡性方面都优于未改进算法.     

基于FPGA的半导体激光器温度控制系统设计

介绍了半导体激光器的温度控制原理,设计了基于FPGA的半导体激光器温度控制系统。系统采用数字温度传感器DS18820作为温度测量器件,TEC作为控温执行元件,并采用模糊控制算法、PWM机制来控制TEC的驱动电流从而实现温控。基于QuartusⅡ开发平台采用Verilog HDL设计了软件部分,最后进行了功能仿真。整个系统对硬件要求不高,实现简单。从仿真结果可以看出,控制系统能够满足半导体激光器温度控制的精度和稳定度的要求。     

基于模拟退火算法的偏振控制器波片相移特性研究

按晶体波片的快轴与水平方向成0°、45°、0°、45°顺序排列构造四波片偏振控制器。固定各波片的快慢轴,利用模拟退火算法进行反馈控制,通过改变各波片的相位得到所需的偏振态。仿真结果说明,利用模拟退火算法进行负反馈控制,其收敛速度较快,收敛后光强波动小于2%;该控制器能在各波片相移范围限制在0~2π情况下实现偏振态的无端控制。为消除可能出现的复位死角,在模拟退火算法基础上加入强制无端复位方法,复位过程稳定。控制过程中该控制器各波片的相移步长可变,但寻优过程中最大步长不超过3.36°,强制复位过程中最大步长不超过18°,因此控制电压的变化平缓。