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基于自适应布谷鸟搜索和扰动观察法的光伏最大功率点跟踪 被引量：28
1
作者 商立群 李帆 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期99-107,共9页
当光伏阵列板暴露在不均匀的光线下时,功率电压(P-V)特性曲线会变为多峰,在这种情况下,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法将无法跟踪到正确的全局最大功率点(GMPP),而具有全局搜索能力的人工智能算法通常是高度参数化和复杂的。为了解决... 当光伏阵列板暴露在不均匀的光线下时,功率电压(P-V)特性曲线会变为多峰,在这种情况下,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法将无法跟踪到正确的全局最大功率点(GMPP),而具有全局搜索能力的人工智能算法通常是高度参数化和复杂的。为了解决上述问题,提出了一种结合自适应布谷鸟搜索算法和扰动观察方法(ACS-P&O)的复合跟踪算法。该方法将布谷鸟搜索(CS)算法中的切换概率和Lévy飞行步长系数通过自适应调整,在跟踪早期,扩大算法的搜索范围。引入边界个体的处理策略,可进一步减少算法的迭代次数。该算法使系统更容易跳出局部最大功率点(LMPP),而在跟踪后期,算法精确运行在小范围内,提高了局部开发能力。扰动观察法(P&O)的加入缓解了系统位于GMPP附近时的功率振荡,稳定了输出。仿真结果表明,ACS-P&O复合算法能够适应环境变化的影响,并快速准确地跟踪GMPP。 展开更多
关键词 光伏 MPPT 自适应布谷鸟搜索算法 扰动观察法 Lévy飞行 边界个体
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基于深度学习的完全填充型熔融沉积成型零件质量预测方法 被引量：2
2
作者 董海 高秀秀 魏铭琦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期200-211,共12页
抗拉强度、翘曲度和表面粗糙度是衡量熔融沉积成型(FDM)零件质量的重要指标,对其准确、稳定的预测有助于FDM工艺的发展。为此,提出一种基于优化深度信念网络的完全填充型FDM零件质量预测方法。首先根据FDM的生产工艺选取影响零件质量指... 抗拉强度、翘曲度和表面粗糙度是衡量熔融沉积成型(FDM)零件质量的重要指标,对其准确、稳定的预测有助于FDM工艺的发展。为此,提出一种基于优化深度信念网络的完全填充型FDM零件质量预测方法。首先根据FDM的生产工艺选取影响零件质量指标的主要变量,利用相关性分析方法确定对产品质量影响最大的工艺参数组合,以获取预测模型的输入变量;其次以10—折交叉验证的验证误差作为适应度值,基于网格搜索确定稀疏约束深度信念网络(SDBN)的最佳超参数组合,采用自适应布谷鸟搜索(ACS)算法对SDBN进行优化,构建完全填充型FDM零件质量预测模型;最后,将所提的ACS-SDBN与ACS-DBN、深度信念网络(DBN)和BP的预测结果进行对比,结果表明基于ACS-SDBN模型的完全填充型FDM零件质量预测方法具有更好的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 熔融沉积成型零件 质量预测 10—折交叉验证 稀疏深度信念网络 自适应布谷鸟搜索算法 增材制造
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基于ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪
3
作者 徐雨珊 吴成明 +1 位作者 扬臻辉 刘志昂 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期101-107,共7页
针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&... 针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&O)。对布谷鸟搜索方法(CS)的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化,使其满足迭代前、后期不同的需求,加快收敛进程。在偏好随机游走部分,引入粒子群算法思想,对位置更新公式进行优化,提高其多样性,使算法具有较强的全局搜索随机性,降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索,减小振荡。通过Simulink进行仿真测试,并与粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)进行对比。结果表明,该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 光伏阵列 局部阴影条件 自适应布谷鸟搜索算法 最大功率点追踪 Lévy飞行 变步长扰动观察法
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基于ACS-DBN的电弧增材制造焊道尺寸预测 被引量：6
4
作者 董海 高秀秀 魏铭琦 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2828-2837,共10页
焊道重叠是电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)技术的本质,合适的工艺参数选择对于控制焊道几何形状,提升成型零件的尺寸精度具有重要的意义,为此提出一种基于自适应布谷鸟搜索(Adaptive Cuckoo Search,ACS)算法... 焊道重叠是电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)技术的本质,合适的工艺参数选择对于控制焊道几何形状,提升成型零件的尺寸精度具有重要的意义,为此提出一种基于自适应布谷鸟搜索(Adaptive Cuckoo Search,ACS)算法优化的深度信念网络(Deep Beilef Network,DBN)预测模型ACS-DBN,在给定喷嘴高度、焊接电流、焊接速度、送丝速度这4个工艺参数的基础上预测焊道的熔宽和余高;基于实验法确定最优的隐层层数和隐元数量,构建基于ASC-DBN的WAAM焊道尺寸预测模型;利用仿真实验验证ACS-DBN预测模型的性能,与已有模型对比,结果表明,ACS-DBN模型能有效的映射WAAM焊道尺寸和焊接工艺参数之间的复杂非线关系,控制焊道尺寸的相对误差在6%以内,相对于其他预测模型具有更高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电弧增材制造 焊道尺寸 预测模型 自适应布谷鸟搜索算法 深度信念网络
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基于自适应布谷鸟搜索的RIS辅助无线定位系统 被引量：1
5
作者 彭鑫 李敏 +2 位作者 曾慧林 聂础辉 黄逸桓 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期28-32,共5页
可重构智能表面(RIS)是6G关键技术之一,可灵活部署在基站服务区域的内部,辅助基站定位,提高定位精度.针对RIS辅助毫米波多输入单输出无线定位系统,利用布谷鸟搜索算法(CS)求解极大似然位置估计函数.为了提高算法寻优能力,将CS算法的发... 可重构智能表面(RIS)是6G关键技术之一,可灵活部署在基站服务区域的内部,辅助基站定位,提高定位精度.针对RIS辅助毫米波多输入单输出无线定位系统,利用布谷鸟搜索算法(CS)求解极大似然位置估计函数.为了提高算法寻优能力,将CS算法的发现概率和搜索路径步长由固定值改为自适应变化的动态参数.实验结果表明,引入RIS辅助定位可以明显提高定位精度,自适应布谷鸟搜索算法(ACS)寻优能力高于布谷鸟搜索算法. 展开更多
关键词 可重构智能表面 无线定位 极大似然估计 自适应布谷鸟搜索算法
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基于改进自适应布谷鸟算法的云制造资源配置优化研究 被引量：2
6
作者 杨喜娟 杨博 武福 《制造技术与机床》 北大核心 2018年第5期137-142,共6页
针对云制造资源优化配置模型求解的相关问题,在基本布谷鸟算法(CS)的基础上提出了一种改进自适应布谷鸟算法(SAACS),并将其应用于求解云制造优化资源配置问题。改进自适应布谷鸟算法对基本布谷鸟算法的部分参数和Levy飞行步长做了自适... 针对云制造资源优化配置模型求解的相关问题,在基本布谷鸟算法(CS)的基础上提出了一种改进自适应布谷鸟算法(SAACS),并将其应用于求解云制造优化资源配置问题。改进自适应布谷鸟算法对基本布谷鸟算法的部分参数和Levy飞行步长做了自适应性调整,加入了双向搜索策略,并引入模拟退火思想,可以在云制造资源配置中快速地求出最优解,获得一条最优资源服务链。最后通过算例验证了该算法求解资源配置问题的有效性和准确性。 展开更多
关键词 云制造 资源配置 自适应布谷鸟搜索算法 双向搜索 模拟退火算法
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基于IACS-IGA的分布式电源配置结构优化 被引量：1
7
作者 李磊 高桂革(指导) 《上海电机学院学报》 2022年第5期249-253,共5页
为了合理地规划分布式电源(DG)接入位置和容量,构建了DG配置结构优化的多功能计算模型。以综合投资费用最小为目标,从发电费用、网络损失费用和DG环境保护费用这三个独立角度来分析配电网中接入DG的配置结构优化问题。模型引入适用遗传... 为了合理地规划分布式电源(DG)接入位置和容量,构建了DG配置结构优化的多功能计算模型。以综合投资费用最小为目标,从发电费用、网络损失费用和DG环境保护费用这三个独立角度来分析配电网中接入DG的配置结构优化问题。模型引入适用遗传算法(GA)的改进自适应布谷鸟搜索(IACS)算法,形成了改进的自适应布谷鸟搜索遗传算法(IACS-IGA)混合策略,来提高GA后期的寻优精度。通过IEEE-33节点算例验证,比较不同算法下的仿真结果,证明了此改进算法在解决DG配置结构优化问题中的有效性和优势。 展开更多
关键词 分布式电源(DG) 自适应布谷鸟搜索算法 遗传算法(GA) DG配置结构优化
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基于适应度值方差布谷鸟算法参数调整
8
作者 薛威力 《价值工程》 2015年第34期154-157,共4页
为了使布谷鸟搜索算法在保持快速搜索能力的同时,提高算法寻优精度.本文首先分析算法参数pa和β对迭代过程所得适应度值方差的影响,根据方差的变化动态调整算法搜索过程中参数的取值,提出了一种基于适应度值方差改进的布谷鸟搜索算法,... 为了使布谷鸟搜索算法在保持快速搜索能力的同时,提高算法寻优精度.本文首先分析算法参数pa和β对迭代过程所得适应度值方差的影响,根据方差的变化动态调整算法搜索过程中参数的取值,提出了一种基于适应度值方差改进的布谷鸟搜索算法,并通过5个标准测试函数分别对CS和VCS进行测试,结果表明,VCS的寻优性能优于CS. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 自适应布谷鸟搜索算法 适应度值方差
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