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基于多重遗传算法的中央空调能效优化 被引量:2
1
作者 何险峰 《流体测量与控制》 2024年第1期14-18,22,共6页
为提高中央空调制冷系统能效比,实现不同工况下最优能效比,提出一种基于多重遗传算法的中央空调制冷系统能效优化方法。该方法通过灰色关联度分析(GRA)筛选出对中央空调能效比影响较大的关键运行参数,利用神经网络建立关键运行参数与能... 为提高中央空调制冷系统能效比,实现不同工况下最优能效比,提出一种基于多重遗传算法的中央空调制冷系统能效优化方法。该方法通过灰色关联度分析(GRA)筛选出对中央空调能效比影响较大的关键运行参数,利用神经网络建立关键运行参数与能效比间的能效预测模型,通过Apriori关联规则算法获取关键运行参数间的关联规则,将预测模型作为多重遗传算法的适应度函数,关联规则作为遗传算法种群进化的约束条件。分别采用多重遗传算法和传统遗传算法进行能效比优化,结果表明,多重遗传算法比传统遗传算法能效比平均提高了5.75%,优化效果明显。 展开更多
关键词 中央空调 能效优化 关联规则 多重遗传算法
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基于差异化换乘感知的轨道交通末班车衔接优化 被引量:6
2
作者 袁振洲 魏来 +2 位作者 吴玥琳 代鲁峰 肖清榆 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期12-19,共8页
末班车衔接优化中难于协调的两个关键因素是最大限度减少换乘乘客等待时间和尽可能避免乘客换乘失败.针对末班车时段,重点考虑乘客对换乘满意度的差异化感知,分析换乘站乘客换乘过程及列车接续过程.选取各线路末班车时段内第一趟列车的... 末班车衔接优化中难于协调的两个关键因素是最大限度减少换乘乘客等待时间和尽可能避免乘客换乘失败.针对末班车时段,重点考虑乘客对换乘满意度的差异化感知,分析换乘站乘客换乘过程及列车接续过程.选取各线路末班车时段内第一趟列车的发车时间为决策变量,以乘客换乘感知费用总和最小为目标,构建全网条件下末班车时段多趟列车的时刻表衔接优化模型,设计多种群遗传算法进行求解.以成都市轨道交通网络为例,对模型及算法进行应用与验证.结果表明:与现有的轨道交通末班车衔接方案相比,通过采用本文提出的模型及多种群遗传算法,成功换乘客流量增加了3.1%,乘客换乘感知费用总和减少了29.7%,有效提高了末班车时段列车接续效果,为网络化运营组织提供重要依据. 展开更多
关键词 轨道交通 末班车时段 网络化运营 换乘协调 多种群遗传算法
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基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计 被引量:5
3
作者 刘德玲 马志强 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期40-47,共8页
由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参... 由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性系统模型参数估计方法. 展开更多
关键词 多群体遗传算法 非线性最小二乘 参数估计
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基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网故障区段定位算法 被引量:152
4
作者 刘鹏程 李新利 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期36-41,共6页
构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向... 构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向,采用多个种群对解空间协同搜索,避免算法陷入局部最优,以最优个体保持代数作为收敛条件,充分提高收敛效率,适用于复杂的含分布式电源的配电网络。通过算例对配电网的故障定位进行仿真,结果表明算法能准确定位,并具有一定的有效性和容错性。 展开更多
关键词 分布式电源 配电网 故障定位 多种群遗传算法 开关函数
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基于多种群遗传算法的一般机器人逆运动学求解 被引量:92
5
作者 林阳 赵欢 丁汉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1-8,共8页
几何结构不满足Pieper准则的机器人被称为一般机器人,其逆运动学运算不能采用封闭解法,而采用数值解法又需要庞大的计算量,且存在奇异位置无法求解的问题。为此,将多种群遗传算法应用于运动学逆解运算,提出一种适用于一般机器人的高精... 几何结构不满足Pieper准则的机器人被称为一般机器人,其逆运动学运算不能采用封闭解法,而采用数值解法又需要庞大的计算量,且存在奇异位置无法求解的问题。为此,将多种群遗传算法应用于运动学逆解运算,提出一种适用于一般机器人的高精度并行求逆算法。为避免机器人位姿收敛精度不同,该算法将目标函数分解为位置和姿态函数,同时引入适应度函数权值系数来平衡两函数收敛速度;为避免局部收敛,该算法采用多点交叉和均匀交叉相结合的交叉算子,并逐步增大均匀交叉概率来抑制短子串偏差,使搜索趋于稳健;为提高收敛速度,该算法采用动态变异率的变异算子,以及种群替代和个体替代相结合的移民算子来克服全局收敛的盲目性。以封闭解法和数值解法无法求逆的6R一般机械臂为对象,开展与单种群遗传算法的对比试验,结果表明:该算法可在避免局部收敛的基础上保证算法稳定性,且能够大幅提升收敛精度和速度。 展开更多
关键词 一般机器人 运动学逆解 多种群遗传算法 改进操作算子
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面板堆石坝瞬时变形和流变变形参数的联合反演 被引量:19
6
作者 迟世春 朱叶 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期18-27,共10页
堆石坝变形包括瞬时弹塑性变形及时间相关的流变变形,从实际的监测变形中精确区分这两种变形有一定技术难度。本文将瞬时及流变变形参数的反演问题转化为一个组合优化问题,采用智能优化算法寻找最佳的堆石变形参数。研究中,首先拟定了... 堆石坝变形包括瞬时弹塑性变形及时间相关的流变变形,从实际的监测变形中精确区分这两种变形有一定技术难度。本文将瞬时及流变变形参数的反演问题转化为一个组合优化问题,采用智能优化算法寻找最佳的堆石变形参数。研究中,首先拟定了多种变形参数样本,采用有限元法计算坝体变形;然后采用径向基神经网络训练上述样本,建立堆石变形参数与坝体变形之间的映射关系;最后根据坝体实际变形测量值,采用多种群遗传算法优化得到坝体瞬时及流变变形参数。采用径向基神经网络替代有限元可节省计算时间,提高计算效率;而多种群遗传优化算法可避免传统遗传算法早熟问题。用反演参数再次计算得到的水布垭坝体沉降与实测值吻合较好。 展开更多
关键词 堆石流变 参数反演 RBF神经网络 多种群遗传算法
原文传递
基于多种群遗传算法的检测器生成算法研究 被引量:16
7
作者 杨东勇 陈晋音 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期425-432,共8页
有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题,针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题,本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法,根据形态学空间的分析和覆盖问题原理,自体集根据特征进行划分,各个种群根... 有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题,针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题,本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法,根据形态学空间的分析和覆盖问题原理,自体集根据特征进行划分,各个种群根据划分独立按遗传算法进化,最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器.所提出的算法有效降低检测器的冗余度,减少检测器规模,保持检测器的多样性;并利用maxSelf实现匹配阈值r的自适应,适用于多种匹配规则,减小了阈值设置的局限性,给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明,并通过实验验证了算法的有效性.另外,通过统计算法的时间复杂度,证明算法时间复杂度没有明显增加. 展开更多
关键词 人工免疫系统 台定选择 检测器 多种群遗传算法 自适应
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基于多种群遗传算法的电动变桨系统的变论域模糊控制 被引量:17
8
作者 董海鹰 魏占宏 +2 位作者 赵香桂 李晓青 曹立新 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第2期182-188,共7页
针对电动变桨系统的时变性、非线性、大惯性及风速不确定性等特点,提出一种基于多种群遗传优化算法的电动变桨系统的变论域模糊控制方法。在该方法中,通过分析确定变论域伸缩因子的结构,利用多种群遗传算法优化其参数,实现伸缩因子参数... 针对电动变桨系统的时变性、非线性、大惯性及风速不确定性等特点,提出一种基于多种群遗传优化算法的电动变桨系统的变论域模糊控制方法。在该方法中,通过分析确定变论域伸缩因子的结构,利用多种群遗传算法优化其参数,实现伸缩因子参数的智能寻优,有效解决了模糊控制器精度不高、模糊控制中规则数量与控制精度之间的矛盾。在遗传算法迭代中,染色体采用实数编码、多种群、多目标并行搜索,利用最优个体最少保持代数作为算法终止判断。将设计的优化变论域模糊控制器应用于电动变桨系统的速度控制中,根据速度环的性能指标建立合适的目标函数,通过对基本论域自适应调整,实现了速度环的自适应控制。仿真结果表明,基于多种群遗传优化算法的变论域模糊控制在动态性能和稳态性能上优于变论域模糊控制。 展开更多
关键词 电动变桨 模糊控制 多种群遗传算法 变论域 伸缩因子
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一种变权重风电功率最优组合预测模型 被引量:17
9
作者 马斌 张丽艳 郭成 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期117-121,共5页
针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法(MPGA)对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机(SVM)法对预测日和预测... 针对单项预测方法的局限性,利用改进的基于灰色关联度的IOWGA算子组合预测模型,建立了一种风电功率最优组合预测模型,并通过改进多种群遗传算法(MPGA)对该模型进行优化。采用RBF神经网络法、相似日法和支持向量机(SVM)法对预测日和预测日前一日的风电功率分别进行预测,通过提出的最优组合预测模型及优化算法对预测日的24 h风电功率进行组合预测。根据云南某风电场的实测数据,进行了实例分析。结果表明,风电功率最优组合预测模型能够有效提高风电功率预测精度,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 风电功率 最优组合预测 对数灰关联度 IOWGA算子 多种群遗传算法
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分布式电源配电网模糊多目标无功优化配置 被引量:16
10
作者 莫超 吴杰康 简俊威 《智慧电力》 北大核心 2018年第5期33-39,52,共8页
利用概率统计的方法对分布式电源输出功率和故障停运的随机特性进行评估,采用离散概率分布表示分布式电源输出功率和可用率的随机变化特性。以电压偏差最小、电网运行经济效益最大化为多目标函数,建立基于离散概率模型的分布式电源配电... 利用概率统计的方法对分布式电源输出功率和故障停运的随机特性进行评估,采用离散概率分布表示分布式电源输出功率和可用率的随机变化特性。以电压偏差最小、电网运行经济效益最大化为多目标函数,建立基于离散概率模型的分布式电源配电网多目标无功补偿优化配置的模型。通过模糊理论重新定义目标函数的隶属度函数,将目标函数模糊处理,并运用最大化满意度指标法将文中所建立的多目标优化问题转化为单目标优化问题,协调了多目标之间的关联性,然后采用多种群遗传算法求解优化问题。最后以IEEE33节点配电系统测试为例,结果表明所提方法的可靠和实用性。 展开更多
关键词 分布式电源 离散分布 模糊多目标 优化配置 多种群遗传算法
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基于切削声信号与优化SVM的刀具磨损状态监测 被引量:15
11
作者 张锴锋 袁惠群 聂鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期727-732,800-801,共6页
提出了一种利用切削声实现刀具磨损状态多特征监测的方法。根据经验模态分解与Hilbert变换理论,提取切削声信号的内禀模态能量与不同频段的Hilbert谱能量作为监测信号的备选特征。采用支持向量机作为分类器,针对备选特征的有效筛选问题... 提出了一种利用切削声实现刀具磨损状态多特征监测的方法。根据经验模态分解与Hilbert变换理论,提取切削声信号的内禀模态能量与不同频段的Hilbert谱能量作为监测信号的备选特征。采用支持向量机作为分类器,针对备选特征的有效筛选问题,利用多种群遗传算法对分类器的输入特征进行了优化,剔除备选特征中的干扰特征,利用多种群遗传算法对分类器的模型参数进行了优化。利用优化后的分类器对测试样本进行分类,并与优化前的分类结果进行了对比。结果表明,优化后分类器的分类性能得到了明显提升,该方法可以对刀具磨损状态进行有效识别。 展开更多
关键词 经验模态分解 HILBERT变换 切削声 支持向量机 多种群遗传算法
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基于多种群遗传算法的永磁涡流驱动器的多目标优化设计 被引量:14
12
作者 时统宇 王大志 李召 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第A02期262-268,共7页
为了优化永磁涡流驱动器的几个关键结构参数,研究了基于多种群遗传算法的多目标优化算法。首先,在磁场分析模型的基础上,推导出关键结构参数的解析表达式。以永磁体厚度、极弧系数和铜盘厚度为变量,以输出转矩、转动惯量和驱动器体积为... 为了优化永磁涡流驱动器的几个关键结构参数,研究了基于多种群遗传算法的多目标优化算法。首先,在磁场分析模型的基础上,推导出关键结构参数的解析表达式。以永磁体厚度、极弧系数和铜盘厚度为变量,以输出转矩、转动惯量和驱动器体积为优化目标,提出了基于熵值权重的永磁驱动器多目标优化函数,然后应用多种群遗传算法对永磁涡流驱动器进行优化。通过三维有限元仿真和实验验证了优化结果的准确性和可行性。最后,将计算结果与其他两种优化方法得到的结果进行了对比。结果表明,相比其他优化算法,该基于解析模型的多种群遗传算法在结构参数优化设计中有更好的计算效果。 展开更多
关键词 永磁涡流驱动器 解析法 熵值权重 多目标优化 多种群遗传算法
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基于MPGA-LSTM月径流预测模型及应用 被引量:14
13
作者 张森 颜志俊 +1 位作者 徐春晓 王会容 《水电能源科学》 北大核心 2020年第5期38-41,75,共5页
鉴于径流预测在水利基础设施运行、防洪、航运规划等水资源规划管理中具有极其重要的意义,将长短时记忆神经网络(LSTM)和多种群遗传算法(MPGA)相耦合,构建了基于MPGA-LSTM的混合径流预测模型,并采用该模型对晋江上游控制性水文站石砻站2... 鉴于径流预测在水利基础设施运行、防洪、航运规划等水资源规划管理中具有极其重要的意义,将长短时记忆神经网络(LSTM)和多种群遗传算法(MPGA)相耦合,构建了基于MPGA-LSTM的混合径流预测模型,并采用该模型对晋江上游控制性水文站石砻站2013~2017年逐月径流过程进行延时回归预测。同时,为了验证MPGA-LSTM模型在月径流预测方面的优越性,针对影响预测精度三个因素基础模型、控制参数和优化方法,分别设置三组对比模型。计算结果表明,MPGA-LSTM模型表现最优,合格率为85%,确定性系数R^2为0.953,达到预报甲等标准。因此,所提出的MPGA-LSTM模型为月径流预测提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 径流预测 长短时记忆网络 多种群遗传算法 石砻水文站
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求解多目标旅行商问题的混合遗传算法 被引量:12
14
作者 朱云飞 蔡自兴 +1 位作者 袁琦钊 郑金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期52-56,共5页
一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP... 一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 旅行商问题 多目标旅行商问题 遗传算法 多目标遗传算法 贪婪的复合变异算子 爬山法
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基于脉搏波的无创连续血压监测模型簇研究 被引量:11
15
作者 吴海燕 季忠 李孟泽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期224-234,共11页
脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影... 脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影响值法减少特征冗余;利用自组织特征映射神经网络完成具有近似属性的样本的分类;使用多种群遗传算法确定网络的初始权重、阈值,分类别构建模型,形成血压监测模型簇;最后再利用多种群遗传算法进行个体参数的优化,得到最终的个体血压监测模型。结果显示,该模型的血压预测值与实测值具有极强的相关性;模型估计误差满足美国医疗仪器促进协会标准(5±8 mmHg)以及英国高血压协会标准的A级标准。该模型在一定程度上增加了血压监测过程中的模型自校正能力,有望应用于长时无创连续血压监测设备当中。 展开更多
关键词 脉搏波波形特征 误差逆传播神经网络 自组织特征映射神经网络 多种群遗传算法 无创连续血压监测 模型簇
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综采工作面刮板输送机优化设计关键技术研究 被引量:9
16
作者 于聚旺 《中国煤炭》 北大核心 2017年第9期73-78,共6页
针对切眼较长综采工作面刮板输送机出现的运力不足和启动困难等问题,分析了刮板输送机受力情况以及刮板输送机平直段和弯曲段的负载情况,并对紧链力造成的刮板与中部槽之间的侧向摩擦力进行了深入探讨,详细阐述了利用多种群遗传算法优... 针对切眼较长综采工作面刮板输送机出现的运力不足和启动困难等问题,分析了刮板输送机受力情况以及刮板输送机平直段和弯曲段的负载情况,并对紧链力造成的刮板与中部槽之间的侧向摩擦力进行了深入探讨,详细阐述了利用多种群遗传算法优化刮板输送机弯曲段溜槽数,使弯曲段相邻溜槽间转角由之前的1°改为40′。实际应用表明,优化后的刮板输送机在不改变溜槽宽度的前提下不仅提高了运输能力,而且在设备投入、掘进成本、耗电量以及设备故障率等方面的经济效益明显。 展开更多
关键词 综采工作面 刮板输送机 优化设计 多种群遗传算法
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“双碳”背景下联合配送冷链物流模型及其求解算法 被引量:8
17
作者 陈雨蝶 干宏程 程亮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1951-1959,共9页
首先,基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型;然后,针对... 首先,基于“双碳”战略目标的提出以及物流企业低碳转型的发展趋势,以多中心冷链物流绿色车辆路径问题为研究对象,以碳排放成本、配送成本和时间窗惩罚成本之和最小化为优化目标,建立考虑联合配送和碳交易机制的冷链物流模型;然后,针对遗传算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,设计一种具有变邻域搜索操作和动态灾变机制的多种群遗传算法,以标准算例集验证该算法在寻优能力、稳定性、收敛速度等方面的优势;最后,通过实验验证所提出模型的有效性,并从联合配送、决策目标、碳交易机制等多角度进行分析,为冷链物流企业和政府提供管理启示. 展开更多
关键词 冷链物流 联合配送 碳交易机制 多种群遗传算法 变邻域搜索 动态灾变机制
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实数编码多种群遗传算法的改进及应用 被引量:9
18
作者 何委徽 王家林 胡龙胜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2644-2651,共8页
本文首先从分析实数编码的GA理论出发,提出实数编码条件下不需要继续沿用二进制编码条件下常用的传统单点、两点及多点交叉算子,基因选择可采用基因位独立(locus independent)的方式进行.据此研制了相应的交叉算子,并给出了一种实现方式... 本文首先从分析实数编码的GA理论出发,提出实数编码条件下不需要继续沿用二进制编码条件下常用的传统单点、两点及多点交叉算子,基因选择可采用基因位独立(locus independent)的方式进行.据此研制了相应的交叉算子,并给出了一种实现方式,试验计算验证了该算子的有效性.其次,针对地球物理反演问题的复杂性以及遗传算法参数设置对问题的敏感性,将算法性能调整的灵活性作为方法选择的重要标准,采用了多种群遗传算法作为反演方法,设计了两个种群级的改进策略,并验证了其效能.最后,将改进的实数编码多种群遗传算法应用于重力模型反演,完成了梯形变密度体组合模型和2.5度体多边形棱柱组合模型的反演试算,取得了预期效果,并成功地应用于新疆地区实际资料的处理与解释. 展开更多
关键词 实数编码 多种群遗传算法 重力 反演
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基于多目标遗传算法的多配置风电机组控制 被引量:9
19
作者 常国锋 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第1期220-227,共8页
为了实现电力网络的良好配置,提出一种多目标遗传算法控制优化方法,配电网络涉及集中式风电机组、步进式电压调整器、电容器组和储能系统。首先,构建每个场景,利用内负荷流程序对集中式风电站等组件进行配置和控制;然后,定义决策变量,... 为了实现电力网络的良好配置,提出一种多目标遗传算法控制优化方法,配电网络涉及集中式风电机组、步进式电压调整器、电容器组和储能系统。首先,构建每个场景,利用内负荷流程序对集中式风电站等组件进行配置和控制;然后,定义决策变量,并构建3个具有权衡关系的目标函数;最后,利用多目标遗传算法进行迭代求解,选择违规成本最低的点作为最优解。在MATLAB环境中执行了包括3个不同配置场景的仿真实验,以比较不同连接方式对配电网络的影响。实验结果验证了所提方法的有效性,可以应用于与配电网络相关的控制优化算法。 展开更多
关键词 多目标遗传算法 配电网络 集中式风电机组 目标函数 最优解
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基于位姿误差补偿的全电脑凿岩台车钎杆定位算法 被引量:7
20
作者 夏毅敏 李正光 +2 位作者 罗建利 曾桂英 马劼嵩 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期44-51,共8页
针对全电脑凿岩台车钻炮孔时钎杆的定位精度要求,从钎杆末端位姿误差补偿角度出发,以DH运动学模型为基础,计算臂架的动态误差和静态误差,建立钎杆定位误差补偿运动学模型;采用多种群遗传算法(MPGA),根据无误差正向运动学逆解所得关节变... 针对全电脑凿岩台车钻炮孔时钎杆的定位精度要求,从钎杆末端位姿误差补偿角度出发,以DH运动学模型为基础,计算臂架的动态误差和静态误差,建立钎杆定位误差补偿运动学模型;采用多种群遗传算法(MPGA),根据无误差正向运动学逆解所得关节变量(角度和距离)优化各关节值的搜索范围,结合移民算子和人工选择算子进行并行计算,建立基于钎杆运动学误差补偿模型和MPGA求逆解确定关节变量的钎杆定位算法。研究结果表明:基于误差补偿模型进行钎杆定位时,实测钎杆定位误差小于0.1 m,满足工程实际定位要求。 展开更多
关键词 全电脑凿岩台车 钎杆定位 DH运动学模型 位姿误差补偿 多种群遗传算法
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