基于蚁群算法和改进SSO的混合网络入侵检测方法 被引量：10

1

作者 夏栋梁 刘玉坤 鲁书喜 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第3期406-413,共8页

针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法。对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简... 针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法。对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简化群优化(simplified swarm optimization,SSO)分类器性能,提出在SSO中加入一种加权局部搜索策略,即改进的简化群优化(improved simplified optimization optimization,ISSO),这种新局部搜索策略的目的是从由SSO产生当前解的邻域内找到更好的解,从而获得入侵报告。在KDDCup 99数据集上进行了混合检测方法的相关实验。实验结果表明,在粒子数为30,最大代为30时,ISSO就已经达到最好的分类结果 93.5%,相比于其他智能算法具有更少的粒子数和更小的最大代。此外,还模拟了3种类型的网络攻击DOS,PROB和U2R,结果表明,大多数情况下该方法的准确率都高于其他检测方法。 展开更多

关键词 网络入侵 蚁群算法 简化群优化 局部加权 分类器

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利用SSO加速最佳路径森林聚类的网络入侵检测 被引量：5

2

作者 文华 王斐玉 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期34-40,共7页

针对网络入侵检测系统中的一般聚类算法速度较慢和精度较低的问题,提出了一种基于简化群优化的最优路径森林聚类算法(SSO-OFC).首先,将数据集解析为图,将其节点作为样本;然后,将每个样本连接到其给定特征空间中的k-近邻,图的节点由它们... 针对网络入侵检测系统中的一般聚类算法速度较慢和精度较低的问题,提出了一种基于简化群优化的最优路径森林聚类算法(SSO-OFC).首先,将数据集解析为图,将其节点作为样本;然后,将每个样本连接到其给定特征空间中的k-近邻,图的节点由它们的概率密度函数(pdf)值加权得到;最后,通过样本及k-近邻之间的距离计算得到pdf值.提出的算法主要贡献是快速估计最佳k值,并将最优路径森林聚类应用于网络入侵检测.在5个公开的数据集上进行实验.结果表明,SSO-OFC的精度非常稳定,除了KddCup数据集,其他数据集上的精度都在95%以上,相比基于数据聚类的SSO和自组织映射更加稳定有效. 展开更多

关键词 网络入侵检测 最优路径森林聚类 简化群优化 概率密度函数 最佳k值

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一种新型的简化群优化粒子滤波算法 被引量：3

3

作者 张义群 林培杰 程树英 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第1期102-107,共6页

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状... 针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度. 展开更多

关键词 粒子滤波 简化群优化 粒子群优化 重采样 粒子退化

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多视觉特征结合有约束简化群优化的显著性目标检测 被引量：3

4

作者 花卉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期257-262,共6页

针对一般显著性目标检测(SOD)方法容易受背景区域影响造成识别精度低下的问题,提出一种基于多视觉特征并结合有约束简化群优化的显著性目标检测方法。该方法获取3个低级视觉特征,即多尺度对比度、中心环绕直方图和颜色空间分布,利用有... 针对一般显著性目标检测(SOD)方法容易受背景区域影响造成识别精度低下的问题,提出一种基于多视觉特征并结合有约束简化群优化的显著性目标检测方法。该方法获取3个低级视觉特征,即多尺度对比度、中心环绕直方图和颜色空间分布,利用有约束的简化群优化检测出最优权重向量,并将其与3个视觉特征结合以获取显著图,使用显著图在图像背景中提取出显著性目标。为了有效地抑制图像中的背景区域,定义一个简单的适应度函数以凸显边界目标。运用定量和定性方法在MARA SOD数据库上进行仿真实验,结果表明,与模糊聚类、低秩矩阵恢复和稀疏重构等方法相比,该方法能获得较高的识别精度和查全率。 展开更多

关键词 显著性目标检测 简化群优化 视觉特征 最优权重向量 适应度函数

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基于改进多目标简化群优化算法求解动态武器目标分配问题 被引量：2

5

作者 邱少明 王雪珂 +2 位作者 杜秀丽 冯江惠 王建伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期242-249,共8页

针对动态武器目标分配算法中计算耗时较长,在动态多目标条件下应用智能算法时普遍存在求解效率低的问题,提出一种多目标简化群优化算法。该算法将简化群优化算法扩展到多目标领域,将全变量更新机制与谐波步长策略相结合,来平衡算法的探... 针对动态武器目标分配算法中计算耗时较长,在动态多目标条件下应用智能算法时普遍存在求解效率低的问题,提出一种多目标简化群优化算法。该算法将简化群优化算法扩展到多目标领域,将全变量更新机制与谐波步长策略相结合,来平衡算法的探索和开发能力,将算法与其他算法用多目标优化测试函数进行多样性和收敛性对比测试分析。实验结果表明,该算法在求解多样性和收敛性上有一定优势,应用于动态武器目标分配问题求解,具有良好的计算效率和求解精度。 展开更多

关键词 动态武器-目标分配 简化群优化算法 多目标优化 谐波步长策略

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利用SSO的自适应黑名单分组过滤器网络入侵检测方法 被引量：15

6

作者 陈惠娟 冯月春 赵雪青 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1940-1945,共6页

针对基于签名的网络入侵检测系统（NIDS）中计算负荷较大的问题,提出一种利用简化粒子群优化（SSO）的自适应黑名单分组过滤器网络入侵检测方法,使用SSO加权搜索分析来自路由器和入侵检测系统（IDS）攻击包的攻击模式和规则,在监视引擎... 针对基于签名的网络入侵检测系统（NIDS）中计算负荷较大的问题,提出一种利用简化粒子群优化（SSO）的自适应黑名单分组过滤器网络入侵检测方法,使用SSO加权搜索分析来自路由器和入侵检测系统（IDS）攻击包的攻击模式和规则,在监视引擎中计算信任IP并以自适应方式生成黑名单,基于自适应黑名单分组过滤器周期性地更新黑名单,使得黑名单分组过滤器可以自适应过滤网络分组。实验结果表明提出的方法可以在不降低网络安全性的前提下,有效减轻基于签名的NIDS的计算负担。 展开更多

关键词 网络入侵检测 简化粒子群优化 自适应黑名单 监视引擎

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基于粗糙集和SPSO的网络入侵检测方案 被引量：14

7

作者 朱亚东 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期2097-2101,共5页

针对计算机网络中的安全性问题,提出一种基于粗糙集和简化粒子群优化（SPSO）的网络入侵检测方案。首先,利用粗糙集理论从入侵数据集中提取出分类效果较好的简约特征集。然后,利用训练数据训练BP神经网络分类器,并利用改进后的SPSO优化... 针对计算机网络中的安全性问题,提出一种基于粗糙集和简化粒子群优化（SPSO）的网络入侵检测方案。首先,利用粗糙集理论从入侵数据集中提取出分类效果较好的简约特征集。然后,利用训练数据训练BP神经网络分类器,并利用改进后的SPSO优化神经网络的权值和阈值参数。最后,以提取的特征为输入,利用优化后的BP神经网络进行网络入侵分类。在DARPA数据集上进行实验,结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击,整体分类准确率达到了87%。 展开更多

关键词 网络入侵检测 粗糙集理论 简化粒子群优化 BP神经网络

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结合半监督学习和LDA模型的文本分类方法 被引量：7

8

作者 韩栋 王春华 肖敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第10期3265-3271,共7页

针对样本集中具有较少标记样本情况下的文本分类问题,提出一种结合半监督学习(SSL)和隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的标记样本扩展方法(SSL-LDA),并整合朴素贝叶斯(NB)分类器构建一种文本分类方法。使用LDA主题模型生成主题分布,以表... 针对样本集中具有较少标记样本情况下的文本分类问题,提出一种结合半监督学习(SSL)和隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的标记样本扩展方法(SSL-LDA),并整合朴素贝叶斯(NB)分类器构建一种文本分类方法。使用LDA主题模型生成主题分布,以表示所有样本;根据训练集中已标记样本,通过一种简化粒子群优化(SPSO)算法获得SSL-LDA自训练模型的最优参数;基于SSL-LDA自训练模型对训练集中一些未标记样本进行标记,扩展训练集;基于扩展后的训练集,训练NB文本分类器。在3个数据集上的实验结果表明,该方法能够很好地应对标记样本较少的情况,获得了较高的分类精确度。 展开更多

关键词 文本分类 半监督学习 LDA主题模型 简化粒子群优化 标记样本扩展

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基于互信息特征选择和LSSVM的网络入侵检测系统 被引量：7

9

作者 庄夏 《中国测试》 北大核心 2017年第11期134-139,共6页

为提高网络入侵检测系统(IDS)的性能,提出一种基于互信息特征选择和LSSVM的入侵检测方案(BMIFSLSSVM)。将采集到的网络连接数据进行规范化处理,并提出一种权衡考虑特征相关性和冗余性的新型互信息特征选择(BMIFS)方法,以此从网络连接数... 为提高网络入侵检测系统(IDS)的性能,提出一种基于互信息特征选择和LSSVM的入侵检测方案(BMIFSLSSVM)。将采集到的网络连接数据进行规范化处理,并提出一种权衡考虑特征相关性和冗余性的新型互信息特征选择(BMIFS)方法,以此从网络连接数据中选择出有效特征集。根据提取的训练样本特征集,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)构建分类器和简化粒子群优化(SPSO)算法来优化LSSVM的核函数宽度系数和正则化参数,最后利用训练好的分类器进行入侵检测。仿真结果表明:提出的BMIFS能够选择出最优特征集,使BMIFS-LSSVM提高入侵检测准确率且降低误报率。 展开更多

关键词 网络入侵检测 互信息特征选择 最小二乘支持向量机 简化粒子群优化

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基于SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM的滚动轴承故障诊断 被引量：7

10

作者 徐冠基 曾柯 柏林 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期973-979,1130,共8页

双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式... 双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式全局核函数方法组成双核函数来改进TWSVM以提高其泛化能力和分类性能,并采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称SPSO)方法来对权值和参数进行优化,提出了SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM模型,将该模型应用到滚动轴承故障诊断模式识别中。实验结果表明,双核TWSVM比单核TWSVM和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络具有更高的分类准确率。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 相空间重构 简化粒子群优化 双核双子支持向量机

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基于改进简化粒子群优化的多目标跟踪算法 被引量：5

11

作者 程宪宝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期282-288,共7页

基于多目标跟踪中的遮挡问题与互动社会模型间的联系,提出利用具有群间相互动态信息的多群社会模型改进简化粒子群优化算法,并用于多目标跟踪。在粒子群的多样性基础上初始化新群,预测目标速度。结合多群的优化,在连续性信息和目标之间... 基于多目标跟踪中的遮挡问题与互动社会模型间的联系,提出利用具有群间相互动态信息的多群社会模型改进简化粒子群优化算法,并用于多目标跟踪。在粒子群的多样性基础上初始化新群,预测目标速度。结合多群的优化,在连续性信息和目标之间修改简化粒子群优化的更新方程式,即更新目标速度和目标位置。为了适应目标进入和离开现场,构建初始化新群和终止迭代的策略。CAVIAR数据集、PETS2009数据集和Oxford数据集上的实验结果表明,相比于颜色粒子滤波算法、基于直方图的算法、局部稀疏法和高斯密度函数法,提出的算法在多目标跟踪精度方面至少提高了10%,大多数跟踪轨迹的数量增加了约8%,能鲁棒跟踪多个目标。 展开更多

关键词 多目标跟踪 简化粒子群优化 社会模型 终止策略 鲁棒

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关联规则挖掘结合简化粒子群优化的哈希回溯追踪协议 被引量：4

12

作者 侯燕 郭慧玲 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第2期239-246,共8页

针对源路径隔离引擎(source path isolation engine,SPIE)不能回溯追踪早期经过路由器的攻击数据包问题,提出了一种IP回溯追踪协议(IP trace-back protocol,ITP),该协议根据压缩哈希表、Sinkhole路由算法和基于网络取证的数据挖掘技术... 针对源路径隔离引擎(source path isolation engine,SPIE)不能回溯追踪早期经过路由器的攻击数据包问题,提出了一种IP回溯追踪协议(IP trace-back protocol,ITP),该协议根据压缩哈希表、Sinkhole路由算法和基于网络取证的数据挖掘技术抵抗网络攻击。其中包含简化粒子群优化(simplified particle swarm optimization,SPSO)关联算法的分析管理器(attack analysis manager,AAM)通过分析来自Sinkhole路由器和入侵检测系统(intrusion detection systems,IDS)的攻击包的关联性生成攻击模式和攻击包规则,并将该结果通知系统管理器,Sinkhole路由器和IDS通过数据挖掘技术分析攻击包之间的关联性。通过比较SPIE,概率包标记(probabilistic packet marking,PPM)和i Trace的性能可以看出,ITP不仅能实时追踪后向攻击,而且能定期使用压缩哈希表(compressed hash table,CHT)完成追踪任务。因此,在抵抗Do S攻击方面,ITP性能优于SPIE,PPM和i Trace,此外,在回溯执行时间方面,相同跳跃数下,ITP比iTrace低2-3 s。 展开更多

关键词 攻击数据包 IP回溯协议 压缩哈希表 简化粒子群优化 Sinkhole路由器 数据挖掘

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简化粒子群优化结合SOM的网络入侵检测方法 被引量：3

13

作者 王红梅 《微型电脑应用》 2018年第5期29-31,39,共4页

针对互联网规模的不断扩大,网络服务更容易向入侵者和攻击者暴露信息,且攻击手段日趋复杂,提出了简化粒子群优化(SPSO)结合自组织映射(SOM)的网络入侵检测方法。根据特征判别力,使用PCA方法进行选择特征,生成非相关性特征过滤数据集噪... 针对互联网规模的不断扩大,网络服务更容易向入侵者和攻击者暴露信息,且攻击手段日趋复杂,提出了简化粒子群优化(SPSO)结合自组织映射(SOM)的网络入侵检测方法。根据特征判别力,使用PCA方法进行选择特征,生成非相关性特征过滤数据集噪声和低方差值特征。通过SOM与高斯混合模型(GAMM)混合方法来模拟正常模式与异常模式,测量每个网络单元的激活概率以检测所有高频率攻击的精确值,并运用概率SOM均值对特征空间进行分类,在此过程中,运用简化粒子群优化(SPSO)算法从分类搜索当前解的邻域内找到更优的解。基于KDDCUP99数据集搭建仿真测试平台,实验结果表明,提出的方法对常见的网络攻击表现出了良好的性能,具有更高的入侵检测准确率(ACC)。 展开更多

关键词 自组织映射 入侵检测系统 简化粒子群优化 KDDCUP99 高斯混合模型

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基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法 被引量：2

14

作者 刘小峰 王邦昕 +1 位作者 艾帆 韦代平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第15期290-295,302,共7页

针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM... 针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。 展开更多

关键词 复合材料层合板 LAMB波 损伤分类辨识 简化粒子群优化 双子支持向量基

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基于简化粒子群优化的高铁钢轨智能检测技术 被引量：2

15

作者 王曼 王姮 张华 《信息技术与网络安全》 2018年第2期77-80,共4页

钢轨图像对比度低,光照不均匀,含有阴影、锈迹、斑痕等干扰区域,使得钢轨表面缺陷实时检测成为视觉检测的难点。针对此问题,提出一种基于粒子群优化的钢轨表面缺陷分割方法,针对传统的OTSU阈值分割方法受图像对比度、信噪比等因素影响... 钢轨图像对比度低,光照不均匀,含有阴影、锈迹、斑痕等干扰区域,使得钢轨表面缺陷实时检测成为视觉检测的难点。针对此问题,提出一种基于粒子群优化的钢轨表面缺陷分割方法,针对传统的OTSU阈值分割方法受图像对比度、信噪比等因素影响较大的缺点,采用二维OTSU方法加以改进,提高缺陷分割的准确性,同时结合简化粒子群优化搜索方法,提高阈值分割速度,减少耗时。实验结果表明:本文方法可以有效地消除随机噪声,保留必要的缺陷信息,同时该方法具有较高的分割速度和精度,满足实时性要求。 展开更多

关键词 二维OTSU 简化粒子群优化 钢轨表面缺陷 分割

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基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离算法 被引量：2

16

作者 贾志成 王娜娜 +1 位作者 陈雷 张艳 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期530-536,共7页

针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类... 针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 展开更多

关键词 多类型源信号 非线性函数 简化粒子群优化 盲源分离

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基于简化粒子群优化的卷积混叠盲源分离算法 被引量：1

17

作者 王娜娜 付强 曹新贞 《遥测遥控》 2016年第5期28-34,共7页

针对现有的卷积混叠盲源分离算法存在的算法复杂和分离精度低等问题,提出一种新的基于简化粒子群优化的卷积混叠盲源分离算法。算法将不同时间点分离信号的互累积量消失作为分离准则,将信号的四阶互累积量作为目标函数,采用简化粒子群... 针对现有的卷积混叠盲源分离算法存在的算法复杂和分离精度低等问题,提出一种新的基于简化粒子群优化的卷积混叠盲源分离算法。算法将不同时间点分离信号的互累积量消失作为分离准则,将信号的四阶互累积量作为目标函数,采用简化粒子群优化算法代替基本粒子群算法对目标函数进行全局优化,解决了基本粒子群算法容易陷入局部极值的问题。Matlab仿真结果表明,新算法可以有效实现对卷积混叠信号的盲源分离。对比基本粒子群算法,新算法分离精度更高、收敛速度更快。 展开更多

关键词 简化粒子群优化 卷积混叠 四阶互累积量 盲源分离

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基于选择性集成的表情识别方法 被引量：1

18

作者 杨勇 郭艳 +1 位作者 金裕成 黄勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第3期773-778,共6页

为提高基于选择性集成的表情识别方法的泛化能力,降低其预测成本,提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。采用简化粒子群优化算法对基分类器进行选择集成,将基于选择性集成的表情识别问题转化为半定规划... 为提高基于选择性集成的表情识别方法的泛化能力,降低其预测成本,提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。采用简化粒子群优化算法对基分类器进行选择集成,将基于选择性集成的表情识别问题转化为半定规划问题进行解决。对比实验结果表明,该方法比传统方法有更好的识别率和鲁棒性。 展开更多

关键词 集成学习 选择性集成 半定规划 简化粒子群优化 表情识别

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基于四阶累积量和简化粒子群的盲分离算法 被引量：1

19

作者 崔晓佳 付强 王娜娜 《电子设计工程》 2014年第18期29-31,35,共4页

针对线性混合盲信号分离问题,本文提出一种基于四阶累积量和简化粒子群优化的盲信号分离新算法。该算法采用信号的四阶累积量作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,最终实现对混合信号的盲分离。仿真结果表明,该算法... 针对线性混合盲信号分离问题,本文提出一种基于四阶累积量和简化粒子群优化的盲信号分离新算法。该算法采用信号的四阶累积量作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,最终实现对混合信号的盲分离。仿真结果表明,该算法能够有效实现对会议语音混合信号的盲分离,跟其他算法相比,具有更快收敛速度和分离精度。 展开更多

关键词 会议语音信号 四阶累积量 简化粒子群优化 盲信号分离

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基于SPSO的PID参数自整定速度控制

20

作者 孙波 魏勇 杨观赐 《微特电机》 北大核心 2017年第7期59-62,67,共5页

为了提高感应电机磁场定向控制(FOC)系统中的速度控制器性能,提出一种基于简化粒子群优化(SPSO)算法的PID参数自整定方法,并应用到速度控制器中。在传统PSO算法中去掉了粒子速度参数,并融入了动态惯性权重,构建了一种SPSO算法。将PID控... 为了提高感应电机磁场定向控制(FOC)系统中的速度控制器性能,提出一种基于简化粒子群优化(SPSO)算法的PID参数自整定方法,并应用到速度控制器中。在传统PSO算法中去掉了粒子速度参数,并融入了动态惯性权重,构建了一种SPSO算法。将PID控制器的3个参数编码为粒子位置,将电机速度的平方误差积分(ISE)作为适应度函数,通过SPSO算法获得最优的PID参数。根据最优参数构建FOC中的速度控制器,以实现电机的高效控制。仿真结果表明,提出的SPSO-PID控制器能够快速且稳定地控制电机速度到设定值,且对负载变化具有鲁棒性。 展开更多

关键词 感应电机 磁场定向控制 简化粒子群优化 动态惯性权重 PID参数自整定

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