【摘要】：針對(duì)粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法收斂過程中種群多樣性丟失而導(dǎo)致早熟收斂的問題,提出一種具有雙重學(xué)習(xí)能力的遺傳-粒子群綜合算法(genetic-particle swarm memetic algorithm,GPSMA)。該算法引入遺傳操作,具有向成功和失敗雙重學(xué)習(xí)的能力,并融入振蕩參數(shù)策略和阻尼邊界條件處理方法。通過4個(gè)典型測(cè)試函數(shù)對(duì)GPSMA與其他3種優(yōu)化算法的數(shù)值試驗(yàn)對(duì)比,表明GPSMA具有良好的全局收斂能力。在此基礎(chǔ)上,以變速范圍內(nèi)控制繞組電流最小為優(yōu)化目標(biāo),運(yùn)用GPSMA對(duì)1臺(tái)18.5 k W的定子雙繞組感應(yīng)發(fā)電機(jī)(dual statorwinding induction generator,DWIG)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。結(jié)果表明,優(yōu)化后的樣機(jī)使控制繞組電流幅值下降了62.7%,說明GPSMA可有效應(yīng)用于DWIG優(yōu)化問題的求解。
[Abstract]:Aiming at the problem of premature convergence caused by the loss of population diversity in the convergence process of particle swarm optimization (particle swarm optimization,PSO) algorithm, a genetic particle swarm synthesis algorithm (genetic-particle swarm memetic algorithm,GPSMA) with dual learning ability is proposed. The algorithm introduces genetic operation and has the ability to learn from success and failure, and integrates oscillation parameter strategy and damping boundary condition processing method. The comparison of four typical test functions between GPSMA and the other three optimization algorithms shows that GPSMA has a good global convergence ability. On this basis, the optimal design of a 18.5 kW stator double-winding induction generator (dual statorwinding induction generator,DWIG) is carried out by using GPSMA with the aim of minimizing the control winding current in the range of variable speed. The results show that the amplitude of control winding current is reduced by 62.7 by the optimized prototype, which indicates that GPSMA can be applied to solve the optimization problem of DWIG effectively.
【作者單位】： 重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司萬州供電分公司;重慶通信學(xué)院軍用特種電源軍隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：軍用特種電源軍隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(MSPS2013-01)
【分類號(hào)】：TM315;TP18

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本文編號(hào)：2427409