基于聚类分析和混合自适应进化算法的短期风电功率预测 被引量：24

1

作者 李福东 曾旭华 +1 位作者 魏梅芳 丁敏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第22期151-158,共8页

针对传统风电功率预测方法难以满足精细化、动态化建模要求,存在易陷入局部最优等问题,提出了基于聚类分析和混合自适应进化算法(KHEA)的风电功率智能预测方法。首先,采用K均值聚类算法对全年风速和功率数据进行聚类,剔除不合理的数据... 针对传统风电功率预测方法难以满足精细化、动态化建模要求,存在易陷入局部最优等问题,提出了基于聚类分析和混合自适应进化算法(KHEA)的风电功率智能预测方法。首先,采用K均值聚类算法对全年风速和功率数据进行聚类,剔除不合理的数据。然后,采用小波变换(WT)识别功率数据的行为特征,获得解构序列集,进而建立BP神经网络模型对未来时间段的功率解构序列进行预测。为减少预测误差,采用进化粒子群算法(EPSO)对模型的权值和阈值进行调整和优化,实现EPSO进化特性与神经网络自学习能力的功能互补。最后,运用逆小波变换对预测序列进行重构,获得最终的功率预测值。运用中国南方某风电场数据开展仿真实验,并与其他模型进行对比,表明KHEA具有更高的风电功率短期预测精度和可靠性,为提高风电功率预测精度和优化调度管理提供了新的技术方案。 展开更多

关键词 风电功率预测 K均值聚类算法 进化粒子群算法 小波变换 神经网络

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基于进化粒子群算法的联合火力打击任务规划方法 被引量：9

2

作者 刘昊 宋敬峰 陈超 《舰船电子工程》 2020年第4期21-26,47,共7页

针对联合火力打击任务规划中对兵力、火力与目标动态分配优化困难的问题,提出一种基于粒子群算法的联合火力打击任务规划智能优化算法。该算法以粒子群算法为基础,模拟鸟群的觅食行为设计智能优化算法,并在标准算法基础上引入遗传算法... 针对联合火力打击任务规划中对兵力、火力与目标动态分配优化困难的问题,提出一种基于粒子群算法的联合火力打击任务规划智能优化算法。该算法以粒子群算法为基础,模拟鸟群的觅食行为设计智能优化算法,并在标准算法基础上引入遗传算法中的生物优胜劣汰机制,提升算法的迭代效率和全局寻优精度,根据联合火力打击任务规划的内在制约条件设计了衡量任务规划各方面综合性能的评估指标模型,并通过熵权法和理想点法获取联合火力打击任务规划综合评分。仿真结果表明:进化粒子群算法较标准粒子群算法和遗传算法具有更优越的迭代收敛效率和全局寻优能力,具备解决联合火力打击任务规划智能优化问题的能力。 展开更多

关键词 进化粒子群算法 联合作战 火力打击任务规划 遗传算法 熵权法 理想点法

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进化粒子群算法在航空发动机模型求解中的应用 被引量：1

3

作者 魏智辉 梁言 《工程与试验》 2019年第4期54-55,共2页

本文将智能算法——进化粒子群算法引入航空发动机建模求解中,对典型的非线性航空发动机模型进行求解。结果表明:进化粒子群算法能解决传统算法计算不收敛的问题,相比传统算法具有不依赖于初猜值、计算速度快等优点,具有很高的精度,具... 本文将智能算法——进化粒子群算法引入航空发动机建模求解中,对典型的非线性航空发动机模型进行求解。结果表明:进化粒子群算法能解决传统算法计算不收敛的问题,相比传统算法具有不依赖于初猜值、计算速度快等优点,具有很高的精度,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 航空发动机 模型求解 进化粒子群算法

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机械臂运动的智能自适应模糊控制策略 被引量：13

4

作者 赵娟 杨慧中 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第8期192-196,共5页

为了提高机械臂轨迹跟踪控制精度同时节省驱动能量,提出了机械臂运动的智能自适应模糊控制策略。介绍了双连杆机械臂结构并建立了其动力学模型;设计了机械臂系统控制方案和智能自适应模糊控制器的实现方案;在粒子群算法基础上增加了多... 为了提高机械臂轨迹跟踪控制精度同时节省驱动能量,提出了机械臂运动的智能自适应模糊控制策略。介绍了双连杆机械臂结构并建立了其动力学模型;设计了机械臂系统控制方案和智能自适应模糊控制器的实现方案;在粒子群算法基础上增加了多策略进化方法和多子群协同搜索方法,提出了多策略协同进化粒子群算法;以机械臂轨迹跟踪误差和驱动力矩最小为目标,以多策略协同进化算法为寻优算法,设计了具有智能自适应调节能力的模糊控制器。经仿真验证,自适应模糊控制器的跟踪误差幅值为PID控制误差幅值的26%左右,同时模糊控制器驱动力矩的平均振动幅值不足PID控制器力矩振动幅值的17%,充分证明了智能自适应模糊控制器能够以更小的力矩实现更小的跟踪误差。 展开更多

关键词 机械臂控制 智能自适应模糊控制器 多策略协同进化粒子群算法

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新型多群体协同进化粒子群优化算法 被引量：7

5

作者 牛奔 李丽 楚湘华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期28-29,34,共3页

在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流,从群之间没有信息交流。为了解决这一问题,提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法,该策略可以实现各个从群之间的信息交流,从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好... 在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流,从群之间没有信息交流。为了解决这一问题,提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法,该策略可以实现各个从群之间的信息交流,从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 多群体协同进化粒子群算法 粒子群算法 中心交流

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考虑暂态稳定约束的电力系统最优潮流算法 被引量：9

6

作者 卢锦玲 张津 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期24-30,共7页

将模糊集理论应用于暂态稳定约束最优潮流问题,结合电力系统实际特性,对传统暂态稳定约束最优潮流模型进行改进,将功角约束、电压约束及目标函数模糊化处理,采用最大最小算子建立了以求解满意度最大化的暂态稳定约束最优潮流模糊新模型... 将模糊集理论应用于暂态稳定约束最优潮流问题,结合电力系统实际特性,对传统暂态稳定约束最优潮流模型进行改进,将功角约束、电压约束及目标函数模糊化处理,采用最大最小算子建立了以求解满意度最大化的暂态稳定约束最优潮流模糊新模型。构建了适于大规模非线性优化问题的协同进化粒子群算法,用于TSCOPF模糊优化问题的求解。为提高算法求解效率,结合模型特点采用提前终止暂态稳定仿真的加速策略。并利用Matlab并行工具箱对算法进行主从并行化改造,显著提高了算法运行效率。最后利用新英格兰10机系统仿真测试,证明了方法有效可行。 展开更多

关键词 电力系统 最优潮流 暂态稳定 模糊集理论 协同进化粒子群算法 并行计算

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基于协同进化粒子群算法的水库优化调度与应用 被引量：6

7

作者 刘英华 王敬 +2 位作者 王镜淋 张涛 齐爱年 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第7期122-127,139,共7页

水库供水优化调度中存在多个供水目标、多个决策变量和复杂多约束条件,从而呈现出高维度、非线性、强约束特性。针对传统粒子群算法求解此类问题容易出现的收敛速度慢、计算效率低及早熟问题,将合作型协同进化思想与粒子群算法相结合,... 水库供水优化调度中存在多个供水目标、多个决策变量和复杂多约束条件,从而呈现出高维度、非线性、强约束特性。针对传统粒子群算法求解此类问题容易出现的收敛速度慢、计算效率低及早熟问题,将合作型协同进化思想与粒子群算法相结合,提出一种基于种群停滞搜索技术的协同进化粒子群算法,一方面通过种群内部个体间的竞争进化模式来提高种群竞争力,另一方面通过种群之间的相互合作模式提升算法全域搜索能力,各种群依次实行进化过程和协同过程,以保持种群进化过程中的多样性,并从“种群进化过程监视”的角度出发,提出了防止算法早熟的种群停滞探测技术,提高算法收敛速度。将提出的算法应用于徐家河水库供水优化调度模型求解中,结果表明,相对于传统粒子群算法,本算法计算的生活、工业和灌溉累积缺水总量分别降低了47.2%、33.3%和14.4%,供水保证率分别提高了1.7%、1.9%和4.4%,缺水指数分别降低了0.064、0.071和0.076,年均弃水量减少了1.9%,水资源利用效率有所增加。算法性能方面,协同进化粒子群算法在迭代早期(约65次迭代)就开始收敛,并在一定程度上避免了粒子陷入局部最优,降低了算法的不确定。综上表明,本文提出的算法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的思路。 展开更多

关键词 水库优化调度 限制供水规则 协同进化粒子群算法 群停滞搜索技术 模拟优化模型

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基于差分进化粒子群算法的储能系统容量优化 被引量：7

8

作者 刘婧珂 吉培荣 +1 位作者 刘浩 郑年伟 《电力科学与工程》 2019年第7期35-41,共7页

合理的风光互补储能发电系统的容量配置,能够调高风光互补储能发电系统的经济性,提高电力系统运行的安全可靠性。本文以提高系统可靠性、降低系统运行成本为目标,以储能电池充放电功率限制以及系统最大装机容量等为约束条件,搭建了风光... 合理的风光互补储能发电系统的容量配置,能够调高风光互补储能发电系统的经济性,提高电力系统运行的安全可靠性。本文以提高系统可靠性、降低系统运行成本为目标,以储能电池充放电功率限制以及系统最大装机容量等为约束条件,搭建了风光储互补发电系统容量优化配置模型。通过混合差分进化法和粒子群算法,得到了一种优化改进的算法,对系统容量进行优化。最后以宜昌某地区2017年度的风光实时数据为例,验证了该方法的优越性和合理性。算例结果表明,相比原始的差分进化法和粒子群算法,采用混合算法能够更快更好的得到优化结果,且仿真结果表明该算法有效降低了系统不满足电力负荷需求的概率以及系统电能的浪费率,在保证系统运行可靠性的同时,大大降低了系统的运行成本,使系统的经济性得以提升。 展开更多

关键词 风光互补发电系统 储能系统 容量优化 差分进化粒子群算法

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基于AEPSO-BPNN的光伏阵列多场景参数辨识 被引量：7

9

作者 徐岩 张建浩 《智慧电力》 北大核心 2020年第10期37-44,共8页

针对光伏阵列内部机理较为复杂、参数难以快速准确辨识的问题,提出了一种自适应进化粒子群算法优化BP神经网络(AEPSO-BPNN)的模型建立和参数辨识方法。通过引入自适应、进化和重构等改进策略,可以提高粒子群算法的收敛性能,并将其对BP... 针对光伏阵列内部机理较为复杂、参数难以快速准确辨识的问题,提出了一种自适应进化粒子群算法优化BP神经网络(AEPSO-BPNN)的模型建立和参数辨识方法。通过引入自适应、进化和重构等改进策略,可以提高粒子群算法的收敛性能,并将其对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,使神经网络算法在迭代后期不易陷入局部最优解,以提高参数辨识的精确度和速度。根据光伏阵列的实测输出电流和理论计算电流的差值,并考虑环境变化对内部参数的影响,构造均方根误差函数作为算法的适应度函数,从而将复杂的多参数辨识问题转化为带约束条件的非线性多变量最优化问题。最后采用多场景法,验证算法在不同光照强度和温度下的适用性和效果,并与其他算法进行对比,仿真结果表明该算法在误差、收敛速度和运行时间上有较大优势。 展开更多

关键词 光伏阵列 参数辨识 自适应进化粒子群算法 BP神经网络 均方根误差函数 多场景

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基于用户需求分类的电动汽车参与的微网运行优化 被引量：7

10

作者 邢龙 张沛超 《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第5期46-50,共5页

文章从电动汽车用户需求分类的角度切入,提出基于用户需求分类的充、放电策略。在广义需求侧资源的框架下,运用启发式规则与粒子群算法相结合的方式进行求解,综合利用微网中各类广义需求侧资源。算例分析表明,可利用用户需求的差异,抑... 文章从电动汽车用户需求分类的角度切入,提出基于用户需求分类的充、放电策略。在广义需求侧资源的框架下,运用启发式规则与粒子群算法相结合的方式进行求解,综合利用微网中各类广义需求侧资源。算例分析表明,可利用用户需求的差异,抑制微网负荷波动、降低运行成本及用户充电成本,达到微网与电动汽车用户双赢的局面。 展开更多

关键词 微网运行优化 广义需求侧资源 电动汽车 启发式规则 多目标进化粒子群算法

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基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法

11

作者 江涛 徐聪 +2 位作者 贾少辉 王深 张亚健 《电信科学》 北大核心 2024年第8期108-120,共13页

针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建... 针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建立基于矩阵形式仿射算法的DG出力模型,降低DG出力不确定性对综合能源系统优化规划的影响。其次,将碳排放量作为惩罚措施引入综合能源系统优化规划中,改进传统碳交易模型,降低综合能源系统碳排放量。然后,基于差分进化粒子群优化算法,对建立的综合能源系统低碳规划模型求解,避免算法在寻优过程陷入局部最优。最后,在IEEE33节点系统上的仿真结果表明,所提规划方法比传统随机优化和区间优化规划方法分别降低了8.68%和2.93%的总投资成本,比传统固定碳交易价格模型降低了6.28%的碳排放量。 展开更多

关键词 阶梯式碳交易 综合能源系统 仿射模型 差分进化粒子群算法 区间优化

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基于PSODE算法的机场充电桩规划研究（英文） 被引量：3

12

作者 邢书剑 王明强 +1 位作者 马临凯 诸葛晶昌 《机床与液压》 北大核心 2019年第18期144-152,共9页

基于当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景,研究了今后机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的充电桩选址模型,在粒子群算法的基础上引入信息互融机制,提... 基于当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景,研究了今后机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的充电桩选址模型,在粒子群算法的基础上引入信息互融机制,提出了差分进化粒子群算法作为模型求解方法,克服了粒子群算法易陷入局部最优和精度低的缺陷,增加了种群多样性及全局寻优能力。最后结合机场实例确定充电桩布局选址的具体方案,证明了模型算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 机场 电动特种车辆 充电桩选址 差分进化粒子群算法 粒子群算法

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煤矿生产物流系统安全资源配置研究 被引量：4

13

作者 冯立杰 百文晓 +1 位作者 翟雪琪 王金凤 《工矿自动化》 北大核心 2017年第5期13-18,共6页

针对煤矿生产物流系统安全资源配置问题,在构建基于安全风险及安全成本的安全资源指标体系基础上,运用回归分析法拟合了安全风险与安全成本目标函数,并构建了煤矿生产物流系统安全资源配置多目标优化模型,采用自适应进化粒子群算法对该... 针对煤矿生产物流系统安全资源配置问题,在构建基于安全风险及安全成本的安全资源指标体系基础上,运用回归分析法拟合了安全风险与安全成本目标函数,并构建了煤矿生产物流系统安全资源配置多目标优化模型,采用自适应进化粒子群算法对该模型进行优化求解。实例结果表明,采用自适应进化粒子群算法能够得出满足煤矿生产物流系统安全资源配置多目标优化要求的不同可行解。 展开更多

关键词 煤矿生产物流系统 安全资源配置 多目标优化 自适应进化粒子群算法

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基于AEPSO算法优化的大型浮选机用PMSM非奇异终端滑模控制研究 被引量：2

14

作者 卢文海 阮华东 +1 位作者 曾学飞 舒加强 《铜业工程》 CAS 2022年第4期81-87,共7页

针对大型矿山中浮选机所采用的永磁同步电机(PMSM)控制系统具有强耦合、强干扰、非线性、不确定性的问题,提出一种基于自适应进化粒子群(AEPSO)算法优化的大型浮选机用PMSM滑模控制方法。首先,介绍工程背景并建立出大型浮选机用PMSM的... 针对大型矿山中浮选机所采用的永磁同步电机(PMSM)控制系统具有强耦合、强干扰、非线性、不确定性的问题,提出一种基于自适应进化粒子群(AEPSO)算法优化的大型浮选机用PMSM滑模控制方法。首先,介绍工程背景并建立出大型浮选机用PMSM的转矩数学模型。其次,通过设计非奇异终端滑模面和指数趋近律控制律推导出滑模控制器的结构,并利用AEPSO算法优化滑模控制器的性能参数。第三,通过Simulink仿真研究该控制方法下电磁转矩控制情况。结果表明,相对于PID控制和传统滑模控制方法,采用AEPSO算法优化后的滑模控制方法极大地提高了PMSM的控制性能,满足大型矿山中浮选机的应用需求。最后,通过江西铜业武山铜矿现场的工程试验,验证了所提方法实际应用的可行性。另外,该控制方法具有较强的通用性和灵活性,其设计思路、仿真分析和试验经验为电机控制领域的研究人员提供了参考。 展开更多

关键词 永磁同步电机 滑模控制 自适应进化粒子群算法 浮选机 SIMULINK仿真

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跨流域水库群联合供水调度的聚合分解协调模型及应用 被引量：2

15

作者 万芳 周进 +1 位作者 邱林 杨鑫 《水电能源科学》 北大核心 2015年第6期54-58,42,共6页

针对多水源、多用户的跨流域水库群供水联合优化调度问题,结合滦河流域水库群和供水区的特点,以最大缺水率最小为目标函数,建立水库群供水系统聚合分解协调模型,对水库群进行聚合并按一定的规则分解和协调,计算不同供水区的相对重要性,... 针对多水源、多用户的跨流域水库群供水联合优化调度问题,结合滦河流域水库群和供水区的特点,以最大缺水率最小为目标函数,建立水库群供水系统聚合分解协调模型,对水库群进行聚合并按一定的规则分解和协调,计算不同供水区的相对重要性,并利用免疫进化粒子群算法(IPSO)对供水策略进行优化计算、利用优先调度原则对水库群进行协调计算,从而确定水库供水调度过程线。结果表明,聚合分解协调模型能降低调度的复杂度,可操作性强,对于提高水资源利用率具有重要的理论意义与应用前景。 展开更多

关键词 跨流域调水 水库群联合供水调度 聚合分解协调模型 免疫进化粒子群算法 优先原则

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基于数据挖掘的文本分类算法 被引量：2

16

作者 李志坚 《长春师范大学学报》 2017年第12期47-51,56,共6页

文本分类是网络数据管理研究中的难点,本文运用支持向量机非线性分类能力和协同进化粒子群算法全局搜索能力,提出一种基于数据挖掘的文本分类算法。首先对网络文本样本进行相关预处理,提取文本的特征向量,然后将训练样本输入到支持量机... 文本分类是网络数据管理研究中的难点,本文运用支持向量机非线性分类能力和协同进化粒子群算法全局搜索能力,提出一种基于数据挖掘的文本分类算法。首先对网络文本样本进行相关预处理,提取文本的特征向量,然后将训练样本输入到支持量机进行训练,采用协同进化粒子群优化算法优化分类器参数,最后采用Reuters21578数据集对模型性能进行分析。研究结果表明,运用协同进化粒子群算法可以快速找到支持向量机的最优参数,提高文本分类的正确率,分类速度可以满足文本分类在线应用要求。 展开更多

关键词 文本分类 协同进化粒子群算法 特征向量 支持向量机

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基于差分进化粒子群算法的PSS参数优化与整定 被引量：1

17

作者 王建波 刘毅力 +1 位作者 梁继国 丁换换 《计算机与数字工程》 2018年第1期53-58,共6页

为了更好地解决电力系统稳定器(PSS)参数寻优的问题,将差分进化粒子群算法(DEPSO)应用到PSS参数优化中。DEPSO算法通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。文... 为了更好地解决电力系统稳定器(PSS)参数寻优的问题,将差分进化粒子群算法(DEPSO)应用到PSS参数优化中。DEPSO算法通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。文中首先阐述了在低频范围(0.1~2.5Hz)内用差分进化粒子群算法对PSS超前—滞后环节及增益参数进行寻优的方法。然后利用Matlab软件构建单机无穷大系统模型并进行仿真研究,结果表明利用该方法设计的PSS稳定性有了较大的提高,且效果优于基本PSO算法。采用该方法,基于机组实测无补偿相位的特性,对安徽电网某机组PSS参数进行了整定,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统稳定器 差分进化粒子群算法 单机无穷大 参数优化 参数整定

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DEPSO算法在计及UPFC设备无功优化中的应用

18

作者 张华 简献忠 +3 位作者 肖儿良 姜冠祥 蔡留美 郑照平 《电子科技》 2017年第7期65-68,共4页

针对粒子群(PSO)算法在计及UPFC无功优化中容易陷入局部最优解,提出了将差分进化粒子群(DEPSO)算法应用于计及UPFC设备的无功优化的方法。描述了添加UPFC到牛顿-拉夫逊潮流计算和将DEPSO算法应用于无功优化的方法。提出的算法在计及UPFC... 针对粒子群(PSO)算法在计及UPFC无功优化中容易陷入局部最优解,提出了将差分进化粒子群(DEPSO)算法应用于计及UPFC设备的无功优化的方法。描述了添加UPFC到牛顿-拉夫逊潮流计算和将DEPSO算法应用于无功优化的方法。提出的算法在计及UPFC IEEE-30节点系统进行测试,实验表明,在计及UPFC的无功优化中,DEPSO算法较PSO算法更有效地降低了系统的有功网损,验证了文中模型和算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 无功优化 差分进化粒子群算法 粒子群算法 统一潮流控制器

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基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化 被引量：4

19

作者 杜思予 全英汇 +2 位作者 沙明辉 方文 邢孟道 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期834-840,共7页

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的... 为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility, SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计。首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵。然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型。最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列。仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,能够有效提高字典矩阵的正交性,保证稀疏重构信号的精度和可靠性。 展开更多

关键词 波形优化 稀疏捷变频雷达 稀疏重构 进化粒子群优化算法

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基于试飞数据的航空发动机部件特性修正 被引量：2

20

作者 魏智辉 潘鹏飞 王小峰 《工程与试验》 2018年第3期73-76,115,共5页

研究了一种发动机部件特性修正方法,提出通过对相似发动机结构的通用稳态模型与试飞数据相匹配来获取专用发动机稳态模型。通过对发动机模型的分析,使用优化算法对各部件特性的流量、压比、效率等参数进行调整,经过修正后的仿真模型在... 研究了一种发动机部件特性修正方法,提出通过对相似发动机结构的通用稳态模型与试飞数据相匹配来获取专用发动机稳态模型。通过对发动机模型的分析,使用优化算法对各部件特性的流量、压比、效率等参数进行调整,经过修正后的仿真模型在设计点及非设计点的输出与试飞数据的相对误差小于2%,计算精度可满足工程需要。在参数优化方法上比较了粒子群算法(PSO)与进化粒子群算法(EPSO),结果表明,EPSO算法在收敛速度和精度上比PSO算法更为优秀,在处理多变量复杂问题时有较好的寻优能力。 展开更多

关键词 航空发动机 部件特性修正 进化粒子群优化算法

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