韩云涛
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省高校创新团队支持计划辽宁省高等学校优秀人才支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进粒子群优化算法在同步发电机励磁参数整定中的应用
- 2013年
- 为了优化传统励磁控制系统中比例—积分—微分控制参数,文章在介绍了PSO算法的基础上,一方面引入自适应惯性权重,另一方面通过添加扰动项改进速度更新方程,提出了一种改进粒子群优化算法,并改进了适应度函数,将其应用于励磁控制系统中;在建立非线性励磁控制系统模型的基础上,设计了一种改进PSO-PID控制器,对励磁控制系统的PID参数进行整定;激励信号分别施加零起升压和负载电压扰动,新方法适应度函数为0.013,超调量为0.03%,计算时间为30.2s,均为最小,相对于一般的粒子群优化方法具有更好的收敛速度和精度,且鲁棒性更好,能有效改善励磁控制系统空载起励动态性能。
- 彭继慎韩云涛
- 关键词：励磁控制系统自适应惯性权重零起升压
- 基于TSPSO支持向量机红外甲烷传感器动态补偿被引量：8
- 2013年
- 针对红外甲烷传感器在矿井下使用易受周围恶劣环境因素影响的问题,提出了一种动态感知的双子群粒子群-支持向量机(TSPSO-ε-SVM)补偿算法对其进行动态补偿。TSPSO算法同时优化非目标环境变量和SVM参数,其寻优精度高、收敛速度快,并在此基础上建立了综合补偿数学模型。实验表明,该补偿算法回归拟合效果好,模型的测量精度高于一般的粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型。
- 王宏伟韩云涛彭继慎
- 关键词：红外甲烷传感器粒子群支持向量机动态补偿
- 基于CPSO的压铸机快速压射非线性闭环控制
- 2013年
- 针对压铸机快速压射系统PID控制器参数快速寻优问题,提出了一种混沌粒子群优化(CPSO)算法。该算法利用混沌序列对惯性权重进行混沌变异,添加混沌扰动项对陷入局部最优值的种群进行混沌搜索。通过仿真对比试验表明,该算法相对于一般的粒子群优化方法具有更好的收敛速度和精度,能显著提高PID控制器的寻优速度,从而实现压铸机快速压射系统的最优控制。
- 杨博韩云涛
- 关键词：压铸机PID控制器惯性权重混沌搜索
