基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法 被引量：32

1

作者 张朝龙 何怡刚 杜博伦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期112-119,共8页

针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network,DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常... 针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network,DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常用的特征提取方法,提出的DBN特征提取方法可提取出早期故障深度和本质的特征,且具有相同的故障聚集程度高、不同故障的分离能力极为明显的特点。应用二级四运放双二阶低通滤波器仿真电路和Sallen-Key带通滤波器电路板进行早期故障诊断实验,得到的故障诊断正确率分别为98.13%和100%。 展开更多

关键词 模拟电路 早期故障诊断 深度置信网络 特征提取 混沌粒子群优化

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基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模 被引量：28

2

作者 赵超 戴坤成 +1 位作者 王贵评 张登峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1792-1800,共9页

针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适... 针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 污水处理过程 污水出水水质 混沌粒子群 模拟退火 软测量建模

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基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法 被引量：21

3

作者 王尔申 贾超颖 +4 位作者 曲萍萍 黄煜峰 庞涛 别玉霞 姜毅 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期259-265,共7页

全球卫星导航系统(GNSS)接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化(CP... 全球卫星导航系统(GNSS)接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子(GDOP)作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37. 5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0～0. 6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。 展开更多

关键词 北斗/GPS组合导航 选星 混沌粒子群优化(cpso) 几何精度因子(GDOP) 适应度函数

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一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用 被引量：21

4

作者 乔宗良 张蕾 +2 位作者 周建新 司风琪 徐治皋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期234-240,共7页

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS... 针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段。 展开更多

关键词 混沌粒子群优化 马氏距离 最小二乘支持向量机 稀疏性 pH值 软测量

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空间机器人动力学奇异回避的笛卡尔轨迹规划 被引量：18

5

作者 金荣玉 耿云海 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期989-999,共11页

针对空间机器人动力学奇异的回避问题,提出一种基于组合函数的笛卡尔轨迹规划方法。将梯形规划与正弦函数相结合,对机械臂末端的位姿进行参数化。机械臂沿着某一轨迹运动时,根据阻尼最小方差法(DLS)的特点,提出一种判断是否发生动力学... 针对空间机器人动力学奇异的回避问题,提出一种基于组合函数的笛卡尔轨迹规划方法。将梯形规划与正弦函数相结合,对机械臂末端的位姿进行参数化。机械臂沿着某一轨迹运动时,根据阻尼最小方差法(DLS)的特点,提出一种判断是否发生动力学奇异的方法,并据此进行轨迹规划。该方法可以保证空间机械臂运动过程中不会遇到动力学奇异。此外,将基座姿态扰动和机械臂运动时间作为目标函数的一部分,最终,轨迹规划问题转化为多目标优化问题,并利用混合整数规划的混沌粒子群优化算法(CPSO)进行求解。该优化算法能够改善标准粒子群算法(PSO)的"早熟"现象。仿真结果表明,新方法能够有效处理动力学奇异问题,减小基座姿态扰动及运动时间。 展开更多

关键词 空间机器人 轨迹规划 动力学奇异 基座姿态扰动 运动时间 混沌粒子群优化算法(cpso)

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基于混沌粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断 被引量：15

6

作者 谭贵生 石宜金 +1 位作者 刘丹丹 李留文 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期54-61,共8页

为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数... 为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数优化,提高算法的鲁棒性.首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够准确地分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的.实验结果与常规方法比较,该方法能简单有效,诊断速度快,诊断正确率高. 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 粒子群优化 支持向量机 参数优化

原文传递

基于模糊支持向量回归机的WSNs链路质量预测 被引量：13

7

作者 舒坚 汤津 +2 位作者 刘琳岚 胡刚 刘松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1842-1851,共10页

在无线传感器网络中,链路是实现节点互连和多跳通信的基本元素,链路质量是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,准确的链路质量预测不仅可以提高整个网络的数据吞吐率,降低节点能耗,还可延长整个网络的工作时间.在分析现有链路质量预测... 在无线传感器网络中,链路是实现节点互连和多跳通信的基本元素,链路质量是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,准确的链路质量预测不仅可以提高整个网络的数据吞吐率,降低节点能耗,还可延长整个网络的工作时间.在分析现有链路质量预测方法的基础上,提出一种基于模糊支持向量回归机(fuzzy support vector regression,FSVR)的链路质量预测模型,以降低噪声与孤立点对预测性能的影响.通过收集不同场景下的链路质量样本,考虑不稳定链路中数据分布的特点,该模型采用无监督模糊核聚类算法(kernel fuzzy c-means,KFCM)自动划分样本集,并获得样本隶属度;采用混沌粒子群优化算法(chaos particle swam optimization,CPSO)选择子模型参数.实验结果表明,与基于经验风险的BP神经网络相比,基于模糊支持向量回归机的链路质量预测模型具有更好的预测精度和泛化能力. 展开更多

关键词 无线传感器网络 链路质量预测 支持向量回归机 模糊核聚类 混沌粒子群

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基于CPSO优化的RBF神经网络的电网故障诊断 被引量：8

8

作者 邵庆祝 谢民 +3 位作者 王同文 王海港 于洋 马文浩 《电气自动化》 2020年第5期48-50,54,共4页

针对电网故障诊断技术的优化,提出了基于混沌粒子群(CPSO)优化的径向基函数(RBF)神经网络的电网故障诊断方法。首先对径向基函数神经网络结构进行分析,然后利用混沌粒子群算法参与神经网络学习,调节径向基函数的权值和神经元宽度,在此... 针对电网故障诊断技术的优化,提出了基于混沌粒子群(CPSO)优化的径向基函数(RBF)神经网络的电网故障诊断方法。首先对径向基函数神经网络结构进行分析,然后利用混沌粒子群算法参与神经网络学习,调节径向基函数的权值和神经元宽度,在此基础上构建电网故障诊断策略,最后对方法进行算例验证。算例结果表明,方法不仅能够降低神经网络学习误差,也能提高电网故障诊断的精确度。 展开更多

关键词 电网 故障诊断 径向基函数神经网络 混沌粒子群 诊断策略

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基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法 被引量：6

9

作者 张淑丽 张涛 +1 位作者 崔岩 刘仁贵 《电子设计工程》 2019年第15期108-112,117,共6页

针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素,建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流... 针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素,建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流配送指标体系;依据物流配送指标体系,基于信息熵建立综合考虑主观和客观因素的物流配送路径优化问题的目标函数;最后为提高计算搜索效率提出一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法,并进行仿真验证。通过实例仿真表明,基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法可以有效解决物流配送路径选择问题。 展开更多

关键词 物流工程 车辆路径问题 混沌粒子群算法 物流配送 路径优化 信息熵

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基于CPSO的二维Otsu图像分割法 被引量：5

10

作者 王忠 付阿利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期206-209,共4页

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法(SPSO)进行仿真实验对比。... 二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法(SPSO)进行仿真实验对比。实验结果表明,该方法可以提高分割速度,克服SPSO的缺点,图像分割结果较理想。 展开更多

关键词 图像分割 二维OTSU方法 混沌粒子群优化算法

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CPSO-LSSVM在自回归钟差预报中的应用 被引量：6

11

作者 刘强 孙际哲 +2 位作者 陈西宏 刘继业 张群 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期807-811,共5页

建立了基于自回归算法的钟差预报模型,利用具有较强非线性运算能力和容错能力的最小二乘-支持向量机算法来求解自回归参数,同时利用具有快速寻优特点的粒子群算法来优化最小二乘-支持向量机参数。为了克服粒子群算法容易陷入局部极值而... 建立了基于自回归算法的钟差预报模型,利用具有较强非线性运算能力和容错能力的最小二乘-支持向量机算法来求解自回归参数,同时利用具有快速寻优特点的粒子群算法来优化最小二乘-支持向量机参数。为了克服粒子群算法容易陷入局部极值而形成早熟的缺点,提出了分别在粒子初始化位置和陷入局部极值的位置上进行混沌处理,提高了粒子搜索的遍历性和寻优能力,从整体上优化了算法。最后通过星载钟差数据对该算法进行了验证,结果表明:本文算法能够实现亚纳秒量级的预报精度并提升卫星授时导航性能。 展开更多

关键词 计算机应用 混沌粒子群 最小二乘-支持向量机 钟差预报

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混合动力重卡自适应等效燃油消耗最小化能量管理策略 被引量：1

12

作者 杜常清 陈磊 +1 位作者 杨贤诚 吴先攀 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-8,共8页

为解决等效燃油消耗最小化策略的关键参数在不同工况下的动态调整,提出一种适用于混合动力重型汽车的自适应等效燃油消耗最小化策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)。该策略以层次聚类算法得到的6种典... 为解决等效燃油消耗最小化策略的关键参数在不同工况下的动态调整,提出一种适用于混合动力重型汽车的自适应等效燃油消耗最小化策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)。该策略以层次聚类算法得到的6种典型行驶工况为例,提出了一种基于神经网络工况识别算法。应用改进的混沌粒子群优化(chaosparticle swarm optimization,CPSO)算法优化特定驾驶循环下等效燃油消耗最小化策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)的3个关键参数:等效因子、惩罚函数的比例因子和发动机起动车速阈值。提出了一种基于工况识别的新型自适应能量管理策略对关键参数进行优化,根据该重型卡车的传动系统构型,建立了车辆的纵向动力学模型,并通过仿真进行了验证。仿真结果表明复合工况驱动循环下的CPSO-ECMS和A-ECMS控制策略与传统等效燃油消耗策略相比,油耗分别降低了5.9%和8.9%。 展开更多

关键词 能量管理 等效燃油消耗最小化策略 混沌粒子群优化 驾驶工况识别

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基于信度和早熟检验的混沌粒子群优化定位算法 被引量：4

13

作者 孙子文 王鑫雨 +1 位作者 白勇 纪志成 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期129-133,共5页

为降低接收信号强度指示测距方法的测距误差,提出一种适用于无线传感器网络(WSNs)的混沌粒子群优化(CPSO)节点定位算法:依据未定位节点信度选择定位次序;根据测距距离,通过粒子群优化(PSO)算法估算出待定位节点位置,并采用混沌扰动机制... 为降低接收信号强度指示测距方法的测距误差,提出一种适用于无线传感器网络(WSNs)的混沌粒子群优化(CPSO)节点定位算法:依据未定位节点信度选择定位次序;根据测距距离,通过粒子群优化(PSO)算法估算出待定位节点位置,并采用混沌扰动机制避免粒子群寻优早熟收敛,扰动机制的启动取决于早熟检验的结果。实验结果表明:算法能在提高定位精度的同时,有效解决粒子群寻优早熟收敛的问题。 展开更多

关键词 无线传感器网络 定位 混沌粒子群优化 早熟检验 信度

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应用混沌粒子群优化训练的BP神经网络预报高炉铁水含硅量 被引量：2

14

作者 徐生林 史燕 杨成忠 《冶金分析》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期9-13,共5页

应用混沌粒子群优化(Chaos Particle Swarm Opti mization,CPSO)算法训练BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)并对高炉铁水含硅量进行预报。针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,在粒子群优化算法中引入混沌... 应用混沌粒子群优化(Chaos Particle Swarm Opti mization,CPSO)算法训练BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)并对高炉铁水含硅量进行预报。针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,在粒子群优化算法中引入混沌思想,提出混沌粒子群优化算法,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了BP网络的计算精度和收敛速度。系统分别选用料速、透气性指数、炉顶温度、风温、风量、喷煤量、上一炉铁水硅含量作为BP神经网络的输入层神经元,中间层(隐含层)有13个结点(用经验公式确定),输出层有一个结点,为铁水硅含量。应用CPSO算法训练BP神经网络建立的铁水含硅量预报模型对江苏永钢炼铁一厂1号高炉铁水含硅量的实际数据进行网络学习和预报。结果表明,此模型预报命中率高达91.2%,证明了方法的有效性。 展开更多

关键词 混沌粒子群优化算法 BP神经网络 铁水含硅量 预报

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基于CPSO-LSSVM的单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识 被引量：2

15

作者 于旭东 张鹏飞 +1 位作者 谢元平 龙兴武 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1049-1053,共5页

在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)优化的最小二乘支持向量机(least squaressupport vector machine,LSSVM)... 在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)优化的最小二乘支持向量机(least squaressupport vector machine,LSSVM)对轴向激光陀螺漂移进行辨识。利用初始对准12h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2(°)/h,系统定位误差优于1nm/72h。试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值。 展开更多

关键词 激光陀螺 惯导系统 单轴旋转 陀螺漂移 最小二乘支持向量机 混沌粒子群算法

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改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用 被引量：2

16

作者 李明 孙向风 邢玉娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期175-177,180,共4页

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整... 为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。 展开更多

关键词 支持向量机 混沌粒子群算法 惯性权重 人脸识别

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基于混沌粒子群优化的支持向量机训练方法

17

作者 王燕 孙向风 李明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第23期189-191,共3页

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子... 为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进的CPSO-SVM方法比CPSO-SVM和PSO-SVM方法有更好的识别性能。 展开更多

关键词 支持向量机 Circle映射 混沌粒子群优化 惯性权重 人脸识别

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基于CPSO参数辨识的支持向量机增泄水量计算模型研究

18

作者 张范平 唐德善 +1 位作者 戴会超 孙意翔 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第12期117-121,共5页

水利工程实施的效果可以用增泄水量的多少来评价,文中构建了一种计算增泄水量的计算模型。以径向基函数（RBF）作为核函数,建立了以上游来水量、中游GDP增长、人口增长、降水量为输入,下游下泄水量为输出的支持向量机计算模型,为了提高... 水利工程实施的效果可以用增泄水量的多少来评价,文中构建了一种计算增泄水量的计算模型。以径向基函数（RBF）作为核函数,建立了以上游来水量、中游GDP增长、人口增长、降水量为输入,下游下泄水量为输出的支持向量机计算模型,为了提高支持向量机的预测精度,利用混沌粒子群算法（CPSO）的全局寻优特性进行支持向量机（SVM）的参数辨识,克服了人工选取的不足。以黑河流域（1990~2007年）18年的数据样本集作为训练样本,将后5年（2008~2012年）的数据样本集作为检验样本,选择参数如下：C=100,ε=0.001,σ=14。通过支持向量机模型计算的最大相对误差为8.01%,平均相对误差为6.50%。结果表明：文中建立的基于CPSO-SVM的增泄水量计算模型具有很好的效果,可以用于对水利工程实施效果的评价。 展开更多

关键词 混沌粒子群算法 支持向量机 参数辨识 增泄水量

原文传递

基于Petri网和混沌粒子群的JSP优化

19

作者 安凤梅 乐晓波 周恺卿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期29-31,44,共4页

以最小化完工时间为目标构建Petri网模型,并基于该模型将混沌原理和粒子群算法相结合,提出了一种基于Logistic映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法。仿真实验结果表明,该算法能跳出局部最优,增强了全局寻优能力,进一步提高了计算精度和收敛... 以最小化完工时间为目标构建Petri网模型,并基于该模型将混沌原理和粒子群算法相结合,提出了一种基于Logistic映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法。仿真实验结果表明,该算法能跳出局部最优,增强了全局寻优能力,进一步提高了计算精度和收敛速度。 展开更多

关键词 PETRI网 混沌粒子群算法 车间调度

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基于CPSO-BP神经网络-PID的热熔胶机温控系统研究 被引量：6

20

作者 王莉 张士兵 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期588-594,共7页

针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后... 针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法在线调整PID参数。采用MATLAB对设计的CPSO-BP神经网络-PID控制器进行了温控系统仿真分析,仿真结果显示该控制器可实现对热熔胶机温度的精确控制,具有良好的自适应性和鲁棒性;实验测得采用CPSO-BP神经网络-PID控制器的温控系统能够在3.5min内达到设定温度,温控精度为±2.5℃。CPSO-BP神经网络-PID控制器作为嵌入式系统的一个控制单元,已投入热熔胶机温控系统实际应用,使用效果表明:温控系统性能稳定,温控精度高,有效实现了热熔胶机加热温度的自动控制,具有良好的实际应用及推广价值。 展开更多

关键词 热熔胶机 cpso算法 BP神经网络 PID 温控系统

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