1 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
2 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
3 空装驻洛阳地区第二军事代表室, 河南 洛阳 471000
机载光电平台存在来自于摩擦、质量不平衡、运动耦合和机载环境等干扰, 传统的PID控制器控制性能差, 抗干扰能力弱。针对这一问题, 设计了一种动态性能好、鲁棒性强的分数阶控制器; 同时提出一种基于改进速度和惯性权重的粒子群算法整定分数阶控制器的5个参数。仿真实验表明: 改进后的粒子群算法拥有更快的收敛速度, 求解更加精确; 光电平台速度环控制系统超调量降低至0.13%, 正弦扰动隔离度较标准算法提高64.06%, 响应速度和鲁棒性大大提高。
机载光电平台 分数阶控制 改进粒子群算法 抗干扰 airborne optoelectronic platform fractional order controller improved PSO algorithm anti-interference
1 南京理工大学机械工程学院，南京 210000
2 南京工程学院工业中心，南京 211000
为了提高某破障**随动系统响应的快速性和准确性，对其进行神经网络滑模控制研究。结合伺服系统的模型，引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近，可有效提高响应速度和鲁棒性。通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC)，有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响。最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化，可以有效降低滑模抖振的影响。通过仿真实验发现，该方法能够保证随动系统的稳定性，加快动态实时响应的速度，提高随动控制的精度。
破障** 脊波递归神经网络 滑模变结构 粒子群算法 obstacle breaking weapon ridgelet recurrent neural network sliding mode variable structure Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm
无人机集群作战已逐渐成为未来空战的一种主流作战模式,给防空作战带来了严峻的威胁与挑战,先期合理部署防空**直接影响着反无人机集群作战的总体效能。从防空作战敌我双方的角度综合分析了无人机集群的自主智能性与影响防空部署的主要因素,并将无人机集群与防空**的博弈过程量化表示,提出了一种基于嵌套粒子群优化算法的防空部署模型。经仿真算例验证,以无人机集群威胁指数为指标所建模型可用于防空**的优化部署,对反无人机集群作战决策问题研究有较高参考价值。
无人机集群 防空部署 嵌套粒子群优化算法 UAV swarm air defense deployment nested Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm
1 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院，广西桂林54004
2 广西光电信息处理重点实验室，广西桂林541004
偏振遥感经验阈值云检测算法受主观因素影响较强，极易在亮地表上空出现云检测不准确的问题。针对该问题，本文提出了一种主动和被动遥感卫星相结合的机器学习云检测算法。该算法基于POLDER3载荷多通道多角度偏振特性以及CALIOP载荷高精度云垂直特性展开研究，利用POLDER3载荷和CALIOP载荷观测重合区域数据，搭建了粒子群算法优化的BP神经网络训练云检测模型。基于该云检测训练模型，利用POLDER3一级数据开展云检测试验，试验显示该算法云检测结果与MODIS云检测产品一致性为92.46%，高于POLDER3官方云检测产品与MODIS云检测产品的一致性83.13%。通过对比本文算法试验结果与POLDER3官方云检测产品不同的像元的光学特性发现，相比POLDER3官方算法，本算法对于亮地表上空薄云具有更强的敏感性，能更有效地进行云检测。
云检测 亮地表 偏振遥感 PSO算法 BP神经网络 Cloud detection Bright ground Polarization remote sensing PSO algorithm BP neural network
辽宁工程技术大学电气与控制学院, 辽宁 葫芦岛 125105
路径规划是无人机任务目标的重要组成部分, 针对粒子群(PSO)算法早期收敛速度快, 后期易陷入局部最优的缺点, 提出一种结合天牛须搜索(BAS)算法的改进粒子群算法, 并将其应用于无人机三维空间路径规划。在改进的粒子群算法中, 利用天牛个体的优势, 在每次迭代中都有自己对环境空间的判断, 使路径更加合理, 搜索效率更高。仿真结果表明, 与粒子群算法相比, 使用改进的粒子群算法进行无人机三维路径规划效果更好、代价更小。
无人机 路径规划 粒子群算法 天牛须搜索算法 Unmanned Aerial Vehicle (UAV) route planning Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm beetle antennae search algorithm
燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法, 建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统(DTS)传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识, 分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响, 选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台, 运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时, 预测误差≤±0.25%; 该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。
光学测量 DTS传感模型 PSO算法 参数辨识 分布式光纤温度传感系统 测温误差 optical measurement DTS sensing model PSO algorithm parameter identification distributed optical fiber temperature sensing syst temperature measurement error
1 河南科技大学, 电气工程学院
2 河南 洛阳 471023
针对水下传感器网络的节点部署问题, 提出了一种基于改进粒子群(PSO）算法的三维传感器网络节点部署算法。通过线性调整PSO算法的权重因子, 在有效避免节点陷入局部寻优的同时, 实现对当前部署区域的全面部署, 消除部署后期节点在最佳部署位置附近产生的震荡现象。与虚拟力算法相比, 所提算法在较短时间内即可达到最优部署效果, 并且在获得较高三维覆盖率的同时, 有效地保证了网络节点之间的连通性。
水下传感器网络 三维部署 PSO算法 underwater sensor network 3D deployment PSO algorithm
江南大学 理学院 江苏省轻工光电工程技术研究中心, 江苏 无锡 214122
为了获得LED扩展光源大角度均匀照明, 采用双自由曲面, 设计了大角度紧凑型透镜。利用角度扩大函数使内自由曲面对光线发散 , 根据矢量Snell定律确定点源透镜的外自由曲面。采用交叠法优化双自由曲面扩展光源透镜模型, 通过BreedPSO算法进一步优化。对于h/d=2.5的紧凑型系统, 均匀度和光效分别为88.12%和84.54%, 照明均匀度明显提高。照明系统横向安装位移误差在［0, 0.3mm］内, 均匀度及光效分别在85%及84%以上, 纵向安装位移误差在［-0.04mm, 0.05mm］, 均匀度及光效均在82%以上。
光学设计 扩展光源 优化设计 双自由曲面 粒子群算法 optical design extended source optimization method double freeform-surface PSO algorithm
针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。
目标跟踪 粒子滤波 多特征融合 建议分布 PSO算法 target tracking particle filter multi-features fusion proposal distribution PSO algorithm
1 军械工程学院，石家庄 050003
2 北方机电工业学校，河北 张家口 075000
针对四旋翼无人机姿态控制中反馈信号存在强噪声干扰时PID控制效果变差的问题，提出了一种基于跟踪微分器的PD控制器设计方法，并利用粒子群优化算法（PSO）整定跟踪微分器参数。首先,针对跟踪微分器对信号的跟踪与滤波作用，分别提出了基于跟踪误差的跟踪性能评价指标与基于高频信息能量的滤波性能评价指标，然后利用跟踪性能评价指标和滤波性能评价指标的加权和作为适应度函数设计PSO算法整定跟踪微分器参数；最后的仿真实验证明，当四旋翼飞行器的传感器量测噪声较强时，基于该方法的控制器具有良好的控制性能。
四旋翼无人机 姿态控制 PSO算法 跟踪微分器 参数优化 quadrotor UAV attitude control PSO algorithm Tracking-Differentiator(TD) parameter optimization
