布里渊散射谱参数提取问题的混合优化算法研究与应用

提出了一种将Particle Swarm Optimization(PSO)算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法按概率混合优化的新算法,将其用于Pseudo-Voigt型布里渊散射谱以提高其拟合度和频移提取精度。新算法以PSO算法为主框架,首先用PSO算法进行全局搜索,在优化一定次数后每次优化随机产生一个概率rand(0,1),若rand(0,1)小于或等于事先设定的概率P,则把PSO算法得到的最优解作为LM算法的初值进行局部深度搜索,将LM算法得到的最优解替换先前PSO算法的最优解,继续使用PSO算法进行全局搜索;若rand(0,1)大于P则仍然用PSO算法搜索,等待下一次优化产生随机概率rand(0,1)进行判断,交替使用两种算法直至获得理想的全局最优解。仿真分析和实验表明,新算法克服了单一算法的缺点,提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的精度,充分证明了新算法的实用性和可行性。     

基于拉曼散射光动态校准的分布式光纤温度传感系统

分布式光纤温度传感(distributed temperature sensor, DTS)系统进行温度测量时,参考光斯托克斯光强度随着温度的升高而增大,使信号光反斯托克斯光与参考光斯托克斯光强度的比值减小,测量温度小于真实温度,降低系统的测温准确度.本文提出并实验验证了一种新的动态校准法修正斯托克斯光信号,可有效减小斯托克斯光导致的测温误差,提高系统的测温准确度.该方法根据参考光纤中的实时斯托克斯光强分布,模拟出对应的整条光纤在参考温度环境中的斯托克斯光强度曲线,实现斯托克斯光的温度响应修正.实验结果表明,与传统温度解调方法相比,分布式光纤温度传感系统进行斯托克斯光动态校准后测温准确度最高提升4.3℃.与瑞利噪声抑制法联用后,测温准确度提高8.9℃.本研究为DTS系统进行高温环境温度监测提供了一种新的解决方案.     

压力与温度双参量传感优化系统的研制

研究了一种基于管式弹性应变敏感元件的光纤光栅传感器结构。利用双光纤布拉格光栅(FBG)产生双反射峰．对压力和温度进行了同时区分测量。在压力为0～20MPa,温度为20～150℃的范围内,布拉格反射波长对应压力与温度的变化均呈现良好的线性响应特性,响应灵敏度分别为0．089nm／MPa和0．024nm／C^-。压力温度双参量系数矩阵的实验拟合值与理论计算值之差仅占理论计算值的1．8％。该方法与标准测量方法比较,压力的准确度为0．47％;温度的准确度为0．74％。该方法还较好地削减了压力与温度交叉敏感的影响,按压力与温度测量的最大量限计算,温度对压力交叉影响的误差仅为0．16％。     

基于红蓝宝石光纤传感头的多通道光纤温度传感器

为了实现从室温到1000℃范围内的多点温度实时测量,基于红蓝宝石光纤传感探头,研制了一种连续快速温度测量的多通道光纤温度传感器.该系统结合了荧光测温和辐射测温原理,可同时测量8个传感探头的温度随时间的变化信号.提出基于面积平衡计算的数字迭代算法用来计算荧光寿命.与快速傅里叶变换算法的仿真对比结果表明,该算法计算速度快、抗噪声能力强、结果稳定性好、测量精度高.对系统进行长期的温度和稳定性实验,结果表明该系统具有较高的稳定性和测量精度,测温范围从室温到1000℃,精度达±1℃.     

基于改进克隆选择算法的统一混沌系统同步控制与参数辨识

提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发，并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明：所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象，合理设计同步控制器，并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置，实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制，验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于光频域反射计的光纤分布式传感中光谱分辨率提升技术EI北大核心CSCD

为实现对飞行器结构高精度、高分辨率的健康监测,开展了对光频域反射光纤分布式传感技术的研究。介绍了瑞利散射光谱互相关分布式传感的原理,分析了传统互相关法中传感单元长度对光谱分辨率的限制因素,提出利用傅里叶插值法提高光谱分辨率的方法,并进行了实验验证。实验结果表明,采用所提方法可在长度为14.2m的单模光纤上实现传感单元长度为1cm、光谱分辨率为1.6pm的连续分布式传感。所提方法在高精度、高分辨率的短、中程健康监测领域具有广阔的应用前景。     

基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识问题, 在基本群智能算法粒子群优化算法的基础上, 提出量子粒子群算法, 测试函数证明了算法具有良好的全局优化能力. 进而将其应用于混沌系统参数辨识问题, 将参数辨识问题转化为多维函数空间上的优化问题. 通过对平衡板热对流典型混沌系统Lorenz系统进行研究, 并与基本算法和遗传算法比较. 仿真实验证明, 算法的有效性, 对混沌理论的发展有着非常重要的意义. 关键词： 量子粒子群算法 混沌系统 系统辨识     

基于扫描激光器的边孔光纤光栅温度压力传感系统

研究了一种基于波长扫描激光器的光纤温度压力测量系统.光纤传感头为边孔光纤光栅,利用其特有的双折射特性产生双反射峰,以实现对温度和压力的同时测量.系统采用嵌入式开发技术,将激光波长扫描、光谱数据采集和以牛顿最小二乘法为核心的光栅解调算法高度整合于一体,极大降低了光纤传感系统的体积与成本.实验结果表明,在温度10~50℃、压力0~1.2 MPa时,双反射峰对应温度与压力的变化均呈现良好的线性响应特性;系统的波长解调准确度可达1pm,温度及压力的分辨率分别达到0.1℃和0.1 MPa.该系统可为温度、压力的参量测量提供低成本、小型化、性能可靠的解决方案.     

基于薄芯光纤模态干涉技术的折射率传感特性实验研究

报道了一种具有微结构缺陷的折射率传感器,并对其折射率特性进行了实验研究.将一部分薄芯光纤熔接于标准单模光纤中,由于插入的薄芯光纤和单模光纤纤芯失配,导致包层的高次模被激发并与纤芯模在单模光纤内形成干涉仪.通过减小薄芯光纤的包层直径,以增强包层中的传输模在环境中的倏逝场,从而提高对环境折射率测量的灵敏度.实验表明,该折射...     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

Modeling of pedestrian evacuation based on the particle swarm optimization algorithm

By applying the evolutionary algorithm of Particle Swarm Optimization (PSO), we have developed a new pedestrian evacuation model. In the new model, we first introduce the local pedestrian’s density concept which is defined as the number of pedestrians distributed in a certain area divided by the area. Both the maximum velocity and the size of a particle (pedestrian) are supposed to be functions of the local density. An attempt to account for the impact consequence between pedestrians is also made by introducing a threshold of injury into the model. The updating rule of the model possesses heterogeneous spatial and temporal characteristics. Numerical examples demonstrate that the model is capable of simulating the typical features of evacuation captured by CA (Cellular Automata) based models. As contrast to CA-based simulations, in which the velocity (via step size) of a pedestrian in each time step is a constant value and limited in several directions, the new model is more flexible in describing pedestrians’ velocities since they are not limited in discrete values and directions according to the new updating rule.     

基于粒子群优化的混沌系统比例-积分-微分控制

基于比例-积分-微分(PID)控制算法的简单性和实用性,但对于复杂非线性系统控制时参数的难以确定问题,运用集群智能中的改进粒子群算法进行PID控制器的优化,并应用于若干混沌系统的控制.对Hénon混沌、Duffing混沌、六辊UC 轧机混沌、Nagumo-sato神经元混沌、Chen氏混沌以及永磁同步电动机混沌的控制进行了仿真研究.研究结果表明： 用PID进行混沌系统的输出反馈控制是有效的,从而拓宽了PID控制的应用范围; 用简单方法控制复杂混沌系统是完全可能的,对混沌系统的控制具有较好的参考价值; 粒子 关键词： 混沌 比例-积分-微分控制 粒子群优化算法     

Design of broadband hybrid fiber amplifier based on particle swarm optimization algorithm北大核心CSCD

基于铒/镱共掺光纤放大器（erbium-ytterbium doped fiber amplifier, EYDFA）的理论模型和受激拉曼散射效应的分析理论,利用EYDFA和拉曼光纤放大器（Raman fiber amplifier, RFA）的增益谱互补特性,研究并设计了EYDFA与二阶多泵浦RFA相结合的混合放大器结构。为了得到高增益和低平坦度的混合放大器,引入了粒子群算法优化泵浦光波长和功率。仿真结果表明:在不使用增益均衡器的条件下,所设计的混合光纤放大器在输出端得到了近似相等的输出光功率,在90 nm的带宽范围内平均增益为38.78 dB,增益平坦度为1.1 dB,为混合放大器的设计和优化提供了参考。     

基于粒子群算法的有机半导体NPB传输特性辨识

为了研究有机半导体材料的载流子传输特性,制备了单层器件ITO/NPB/Ag,建立了该器件的理论导纳模型.利用正弦小信号频域测试法得到该器件在不同直流偏压下的频率特性样本.定义了同时包含有机半导体阻抗实部和虚部的模型参数辨识问题的目标函数,采用粒子群算法对包括载流子迁移时间τdc,色散度参数M和α在内的模型参数进行辨识.为了验证提出方法的有效性,建立了器件的等效电路模型,并用最小二乘算法辨识出等效电路的时间常数τc.实验上对1000 nm和1200 nm的单层器件进行频域测试,经计算发现τdc和τc之间具有相同的比例关系,通过对计算出的空穴迁移率μdc进行指数拟合发现,两种厚度的NPB器件的空穴迁移率与电场强度呈指数增加,且满足著名的Poole-Frenkel公式.     

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

针对2维电子光学多参量优化问题,采用微动粒子群优化算法,在给出目标电子轨迹和优化范围的前提下,可以得到趋近于该电子轨迹的真空边界和聚束磁结构。该算法分为前后两阶段：第一阶段采用前后试探法(微动),同时参照最优粒子的信息;第二阶段采用标准粒子群优化算法。针对涉及多个相关参量的电子光学设计问题,标准粒子群优化算法仅能保证以较高概率收敛到局部最佳解,而微动粒子群优化算法能以较高概率收敛到全局最佳解,并且展现了多核计算机在电子光学设计上的潜力。初步的软件试验显示：消耗人类工程师几周时间的电子光学设计问题,用微动粒子群算法在普通个人计算机上几十小时就能完成。     

基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像

为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证。针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率。通过以主瓣宽度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作为约束条件构建适应度函数,采用粒子群算法得到稀疏阵元位置分布并进行阵元权重修正,并将其用于稀疏全聚焦成像。相比全阵元成像,使用粒子群算法所得的稀疏阵列的阵元个数降低了56.25%、65.62%,数据使用量降低了80.86%、88.18%。在阵列优化方面,相比遗传算法减少了84.86%的计算时间。     

Shooting algorithm and particle swarm optimization based Raman fiber amplifiers gain spectra design

An initial value determination method with a contraction factor for the counter-pumped Raman coupled equations is proposed. This method is used in conjunction with initial guess correction mechanism of Newton's method to construct a new efficient shooting algorithm for the solution of counter-pumped Raman coupled equations. The particle'swarm optimization is used to find the optimal wavelengths and powers for the pumps. By combining the new shooting algorithm and particle swarm optimization a powerful approach to the design of gain spectra for Raman fiber amplifiers is developed. Using this approach a counter-pumped broadband Raman fiber amplifier in C + L-band is designed and optimized. An average on-off gain of 9.3 dB for a bandwidth of 95 nm is obtained using only 4 pumps, with an in-band ripple level of ± 0.7 dB.     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂SIS系统机组负荷优化分配功能模块为应用背景,针对基本粒子群优化算法易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法。并且通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。