混沌微粒群优化 BP 神经网络算法在城市有轨电车定位中的应用

控制系统的神经网络混沌滑模控制方法混沌滑模控制是一种基于滑模控制理论和混沌控制理论的控制方法。

神经网络则是一种模拟生物神经系统工作原理的数学模型。

将神经网络与混沌滑模控制相结合，可以充分发挥两种方法的优点，实现对于控制系统的高效控制。

本文将介绍控制系统的神经网络混沌滑模控制方法及其应用。

1. 神经网络的基本原理神经网络是一种由相互连接的人工神经元构成的网络模型，它通过学习和训练来实现对输入输出之间的映射关系的建立。

神经网络具有并行处理能力，可以处理非线性、复杂的问题。

常见的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。

2. 混沌滑模控制的基本原理滑模控制是一种通过引入滑模面，使系统状态迅速达到所期望的状态的控制方法。

混沌控制是一种利用混沌现象来改变系统行为的控制方法。

混沌滑模控制则是将滑模控制和混沌控制相结合，利用混沌现象来增强滑模控制的鲁棒性和抗干扰能力。

3. 控制系统的神经网络混沌滑模控制方法控制系统的神经网络混沌滑模控制方法是将神经网络和混沌滑模控制相结合，实现对控制系统的高效控制。

首先，使用神经网络建立控制系统的模型。

通过对系统的输入输出数据进行训练，神经网络可以学习到系统的映射关系，并建立相应的模型。

其次，引入滑模面。

选择合适的滑模面可以使系统的状态在滑模面附近快速收敛到所期望的状态。

然后，利用混沌现象增强滑模控制。

通过将混沌序列引入到滑模控制中，控制输入可以增加随机性，提高系统的鲁棒性和抗干扰能力。

最后，利用神经网络进行在线调整。

在控制过程中，神经网络会根据系统的实际状态对控制器进行调整，以适应系统的变化和不确定性。

4. 控制系统的神经网络混沌滑模控制方法的应用控制系统的神经网络混沌滑模控制方法可以应用于众多领域，如机械控制、电力系统控制、航空航天控制等。

在机械控制中，神经网络混沌滑模控制可以提高机械系统的运动精度和稳定性，实现对复杂轨迹的跟踪。

在电力系统控制中，神经网络混沌滑模控制可以实现对电力系统的频率、电压等参数的控制，提高电力系统的稳定性和鲁棒性。

粒子群优化算法在电力系统调度中的应用教程1. 引言电力系统调度是指对电力系统内发电机组和负荷的调度控制，以实现电力系统的安全、稳定、经济运行。

针对电力系统调度问题，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）被广泛应用于寻找最优解。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理，并详细阐述其在电力系统调度中的具体应用。

2. 粒子群优化算法基本原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心思想来源于生物的群体行为，如鸟群觅食等。

算法通过模拟鸟群觅食行为，利用每个粒子的位置和速度来寻找最优解。

其基本步骤如下：（1）初始化粒子位置和速度；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向；（3）计算粒子的适应度值；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4）直至满足终止条件。

3. 粒子群优化算法在电力系统调度中的应用3.1 发电机组调度电力系统发电机组调度是指在满足电力需求和调度约束条件下，合理分配发电机组的出力。

粒子群优化算法可以用于确定发电机组的最优出力分配方案，以实现电力系统的经济运行。

具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示发电机组的出力；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整发电机组的出力；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的运行成本；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足调度约束条件。

3.2 负荷调度电力系统负荷调度是指合理安排电力系统的负荷分配，以实现负荷平衡和供需平衡。

粒子群优化算法可应用于负荷调度问题，以优化电力系统的能源利用效率。

具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示负荷的分配；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整负荷的分配；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的供需平衡度；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足供需平衡的要求。

人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。

该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。

最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。

关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。

The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。

改进粒子群优化滚珠丝杠进给系统BP神经网络PID控制策略研究吴沁;周顺仟;王星联【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2024(58)6【摘要】针对传统的BP神经网络PID(BP-PID)控制因其初始权值随机,导致系统的收敛速度较慢、控制前期会有较大误差和BP神经网络初始权值优化等问题,建立了滚珠丝杠进给系统伺服三环模型,设计了BP-PID控制器,提出了一种二阶振荡混沌映射粒子群算法(SCMPSO)优化滚珠丝杠进给系统BP-PID控制器。

首先,混沌映射初始化粒子位置,使粒子均匀分布于空间,增加粒子解的多样性;随后,提出一种非线性余弦自适应惯性权重,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;其次,在算法中引入二阶振荡环节,在面对突变多峰干扰时,能及时跳出局部最优解。

研究结果表明:当加入外界干扰时,控制策略SCMPSO-BP-PID在正向进给时段的位移平均误差为0.013 mm,相比SAWPSO-BP-PID、LDWPSO-BP-PID、PSO-BP-PID这3种控制策略分别提升约45.8%、55.2%、61.7%;当加入阶跃响应时,SCMPSO-BP-PID 的最大超调量仅为0.029,系统调节时间和峰值时间相比3种控制策略均有较大提升,具有较高的控制精度和稳定性。

【总页数】10页(P24-33)【作者】吴沁;周顺仟;王星联【作者单位】兰州理工大学机电工程学院;兰州石化公司【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.滚珠丝杠进给传动系统控制器参数优化2.带广义扩张状态观测器的柔性滚珠丝杠进给系统LQR控制3.基于综合指标的机床滚珠丝杠进给系统动态性能优化4.基于H∞理论的滚珠丝杠进给系统滑模控制因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

各种群体寻优算法的⽐较【蚁群优化算法、粒⼦群优化算法、细菌觅⾷算法、萤⽕⾍算法、⼈⼯鱼群算法】计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。

群体智能 (Swarm Intelligent，SI) 算法始于 20 世纪 90 年代初，主要是受⾃然界⽣物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的⾏为，⽽提出的⼀种随机优化算法。

群体智能是基于种群⾏为对给定的⽬标进⾏寻优的启发式搜索算法，其的核⼼是由众多简单个体组成的群体能够通过相互之间的简单合作来实现某⼀较复杂的功能。

所以群体智能可以在没有集中控制并且缺少全局信息和模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决⽅案提供了基础。

作为计算智能的⼀个重要的学科分⽀,群体智能优化算法是⼀类通过模仿⽣物界的遗传进化机理和群体协作⾏为⽽提出的仿⽣类随机搜索算法。

该算法以其⾼效的寻优速度,⽆需考虑问题的过多初始信息等特点⽽受到⼈们的普遍关注。

群体智能优化算法是⼀类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算⽅法等具有较⼤的相似性。

因此，群体智能优化算法可以建⽴⼀个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；Step2：⽣成⼀组解，计算其适应值；Step3：由个体最有适应着，通过⽐较得到群体最优适应值；Step4：判断终⽌条件⽰否满⾜？如果满⾜，结束迭代；否则，转向Step2；各个群体智能算法之间最⼤不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居⽣物运动步长更新的（如PSO,AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

统⼀框架下的群体智能优化算法，可以根据优化对象的特性只能地选择适合的更新规则，进⾏运算得到理想的优化结果。

蚁群算法（Ant Colony, ACO）：是模拟真实的蚁群秘觅⾷过程寻求最短路径的原理，由意⼤利学者Dorigo等在20世纪90年代⾸先提出。

最初的蚁群算法成为蚂蚁系统，对于旅⾏商问题（TSP）及⼆次分配问题（QAP）等取得了较好效果，经过改进后成为蚂蚁算法或蚁群算法。

基于粒子群算法的微电网优化调度研究的开题报告1. 研究背景和意义随着能源需求的持续增长和环境问题的日益突出，微电网（Microgrid）技术得到了快速发展，被广泛应用于城市、工业园区、农村地区和海岛等场景中。

微电网是一种基于分布式能源资源（DER）的电力系统，可以通过综合利用风能、太阳能、水能等多种能源来源，提高能源利用率，并将能源供应与电网解耦来实现本地化的电力供应。

微电网具有能源供应的安全可靠性、能源利用的经济性和环境污染的减少等优点，而且可以推动电力系统向分布式、智能化、绿色低碳化等方向发展，因此被认为是未来电力系统的重要发展方向。

在微电网的运行过程中，优化调度问题是一个至关重要的问题，涉及到能量数据的收集和分析、综合能源负荷预测、能源供需平衡和能源调度等方面，对于提高微电网能源利用效率、降低系统运行成本具有重要作用。

而通过建立微电网数学模型，并运用优化算法实现优化调度也是微电网研究的重要方向之一。

目前，主要的微电网优化算法包括基于遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络等。

这些算法具有不同的优缺点，其中粒子群算法具有搜索速度快、易于实现、收敛性好等特点，已经被广泛应用于微电网优化模型中。

2. 研究目标和内容本文将以粒子群算法为基础，研究微电网的优化调度问题。

具体研究内容如下：（1）建立微电网的数学模型，考虑微电网的供电服务性能、电力质量、可靠性及经济性等因素，制定优化调度目标函数。

（2）基于粒子群算法，设计微电网优化调度算法，确定约束条件、定义粒子、速度和适应度函数等。

（3）进行算法实现并应用于实际微电网系统，模拟分析算法的优化性能，并与其他优化算法进行比较。

（4）分析改善方案，提出微电网优化调度的实用性推广方案和相关技术应用前景，为微电网的普及和应用提供支撑。

3. 研究方法和步骤本文将采用以下方法和步骤：（1）文献阅读和调研，了解微电网的基本概念、原理、技术及研究现状；（2）建立微电网的数学模型，包括负载模型、能量存储模型、能量供应模型等；（3）基于粒子群算法，设计微电网优化调度算法，并进行算法实现；（4）选取适当的微电网数据进行仿真实验，分析算法的优化性能，并与其他优化算法进行比较；（5）分析仿真实验结果，提出改善方案和实用性推广方案，为微电网实际应用提供支撑。

混沌粒子群算法混沌粒子群算法是一种基于混沌理论和粒子群算法的优化算法。

它结合了混沌系统的随机性和粒子群算法的协同搜索能力，能够有效地解决各种优化问题。

混沌粒子群算法的基本思想是通过引入混沌系统的随机性，增加算法的多样性和全局搜索能力。

在算法的初始化阶段，通过混沌映射生成一组随机解，并将其作为粒子的初始位置。

然后，根据粒子的当前位置和速度，利用粒子群算法的思想更新粒子的位置和速度。

在更新的过程中，通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，从而提高了算法的全局搜索能力。

混沌粒子群算法的核心是混沌映射。

混沌映射是一类具有混沌特性的非线性动力系统，具有敏感依赖于初值的特点。

混沌映射产生的随机数序列具有高度的随机性和不可预测性，能够增加算法的多样性。

常用的混沌映射有Logistic映射、Henon映射、Tent映射等。

混沌粒子群算法的具体步骤如下：1. 初始化粒子群的位置和速度，选择合适的参数。

2. 计算每个粒子的适应度值，评估当前解的优劣。

3. 根据适应度值更新粒子的最佳位置和全局最佳位置。

4. 根据粒子的最佳位置和全局最佳位置，更新粒子的速度和位置。

5. 判断终止条件，如果满足则输出全局最佳解，否则返回第3步。

混沌粒子群算法在实际应用中具有广泛的应用价值。

它可以用于解决函数优化问题、组合优化问题、机器学习问题等。

与其他优化算法相比，混沌粒子群算法具有以下优点：1. 全局搜索能力强。

通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，能够更好地避免陷入局部最优解。

2. 收敛速度快。

通过粒子群算法的协同搜索能力，能够快速找到最优解。

3. 参数设置简单。

相对于其他优化算法，混沌粒子群算法的参数设置相对简单，不需要过多的调参工作。

然而，混沌粒子群算法也存在一些不足之处。

例如，算法的收敛性和稳定性还需要进一步的研究和改进。

此外，算法对问题的特征依赖较强，对于不同类型的问题，需要进行适当的算法调整和参数设置。

第25期2023年9月江苏科技信息Jiangsu Science and Technology InformationNo.25Spetember,2023作者简介:程逸雯(2002 ),女,江苏南京人,本科生;研究方向:状态估计,故障预警,神经网络㊂基于多元状态评估与BP 神经网络的燃气轮机故障预警研究程逸雯(江苏大学,江苏镇江212013)摘要:燃气轮机的透平故障,由于缺乏直接的诊断手段,经常在发现时已发展成严重故障,给发电企业造成巨大的经济损失,因此透平故障的早期预警具有较大的经济意义㊂文章针对燃气透平故障预警问题,采用多元状态估计方法(MSET )和BP (Back Propagation )神经网络方法进行了对比研究㊂文章首先介绍了这两种方法的预警原理,然后对一个燃气轮机透平故障实例采用这两种方法进行了详细分析,最后对这两种方法的预警结果进行了对比评价㊂结果表明,多元状态估计方法和BP 神经网络都可对燃气透平的故障进行早期预警,多元状态估计方法相对效果更好㊂关键词:燃气透平;故障预警;多元状态估计;BP 神经网络中图分类号:TK47㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀燃气轮机主要包含三大部件:压气机㊁燃烧室㊁燃气透平㊂由于受高温运行环境及频繁启停的影响,随着运行时间的增加,燃机透平会产生不同程度的性能衰退和部件损伤,甚至会造成各种严重事故,产生巨量的经济损失[1]㊂由于燃气轮机结构的高度集成化和精密化,对燃气透平进行诊断的直接手段有限,发现故障时往往已发展成严重故障㊂对燃气轮机透平的异常工况进行预警,能够在故障早期对设备进行检修,避免重大事故发生,减少经济损失㊂目前,燃气轮机的故障预警已有一定的研究㊂文献[2]应用多元状态估计方法(MSET)建立了压气机在正常运行状态下的非参数模型,利用滑动窗口确定预警阈值,并通过仿真试验进行了验证㊂文献[3]基于燃气轮机的运行数据,采用MSET 法建立了燃烧室在正常运行状态下的预警模型,并引入了相似度函数,可以更早地发现设备的故障隐患㊂文献[4]提出基于极端梯度提升和局部均值分解与核主元分析相结合的燃气轮机转子故障预警方法,利用转子的振动数据建立预测模型,并通过案例进行了验证㊂本文基于MSET 方法对燃气透平的故障预警进行研究,并同时采用BP(Back Propagation)神经网络方法进行了预警效果对比㊂1㊀常用故障预警技术㊀㊀重型燃机燃气透平的初温很高,F 级初温约1350ħ,H 级初温约1500ħ,未来初温可达1600ħ以上㊂在这种高温下,常规的测温技术早已不可用,生产厂家一般提供基于燃气透平排气分散度的燃烧保护系统进行在线故障监控,而实际应用中,当监控系统发出报警时,燃机热通道部件往往已损坏严重㊂由于缺少高温测量数据,对燃气透平的故障预警一般都采用间接的数据分析方法进行㊂本文对常用的多元状态估计方法和BP 神经网络方法进行介绍㊂1.1㊀多元状态估计方法(MSET )㊀㊀多元状态估计方法(MSET)首先由美国阿尔贡国家实验室研究并应用于设备预警系统中,在核电厂信号验证㊁仪表精度监控㊁组件运行失常等场景中得到了验证[5-6]㊂MSET 后来被田纳西大学核能实验室推广为更一般的非线性状态估计(Nonlinear State Estimation Technique,NSET)方法,并得到了广泛应用㊂Smart Signal 公司基于MSET 专利开发了一种监测设备性能的技术,并于2014年获得了中国专利[7]㊂多元状态估计(MSET)方法是将当前运行数据和已生成的历史运行数据进行对比,计算多元状态之间的相似度,从而进行故障预警的方法[5]㊂基于MSET 的状态估计基本流程[8]如图1所示㊂训练数据K 为正常运行状态下,各个观测参数(共n 个)的观测数据,用行向量表示某时刻所有观测参数的值㊂生产系统中的历史数据库导出的数据集一般都用表格的一行来表示某时刻的测点值,索引为时间戳,故本文采用行向量,从而与实际数据集一致,且与其他文献中采用列向量不同[8]㊂训练集K图1㊀MSET多元状态估计方法预警的基本流程必须包含系统全范围的动态参数,包括稳定状态和变工况状态,但不能够有故障数据在内㊂从某时间点开始的训练数据K可以用下式表示为矩阵:K=[X(t1),X(t2), ,X(t k)]T(1)X(ti)=[x1(t i),x2(t i), ,x n(t i)]T(2)从训练矩阵K中,抽取一部分(d个)能够代表系统运行状态的数据,组成状态矩阵D㊂状态矩阵D是一个dˑn的矩阵,其中d为其中所包含状态的数量,n为观测参数的个数㊂由抽取状态组成的状态矩阵可表示为:D=x1(t1)x2(t1) x n(t1)x1(t2)x2(t2) x n(t2)︙︙⋱︙x1(t d)x2(t d) x n(t d)éëêêêêêùûúúúúú(3)训练矩阵K中除去状态矩阵D中的状态数据后,余下部分便组成了剩余矩阵L((k-d)ˑn)㊂X obs 为系统当前观测值形成的新观测向量,对该观测向量的估计向量X est,通过状态矩阵D和权值向量W的点积计算得出:X est=D T㊃W(4)权值向量W表征状态估计向量和状态矩阵间相似性测度的大小,取状态估计向量X est和观测向量X obs的残差最小化如下:minε2=min[(X obs-D T㊃W)T㊃(X obs-D T㊃W)](5)㊀㊀式(5)的最小二乘解可表示为:W=(D㊃D T)-1㊃(D㊃X obs)大多数系统的状态数据间都会存在一定的相关性,而数据之间的相关性会导致矩阵不可逆,限制了权值向量W的求取㊂MSET方法利用基于相似性原理的相似性运算符 代替点积,通过计算数据状态间的相似程度来表征其权值,解决了数据相关所造成的矩阵不可逆,如下所示:W=(D D T)-1㊃(D X obs)(6)从而,系统当前状态估计向量和观测向量的关系如下:X est=D T㊃(D D T)-1㊃(D X obs)(7)基于正常数据的健康残差可得到设备预警的残差阈值㊂当计算出的实际残差(向量的L2范数)大于残差阈值时,触发设备报警,同时可计算出造成报警的主要测点如下:S res=X est-X obs(8)ε=|S res|(9)式(8)~(9)中:S res为残差向量;X est为估计向量;X obs为观测向量;ε为残差向量的L2范数㊂1.2㊀BP神经网络㊀㊀BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络[9],是20世纪末期神经网络算法的核心,也是如今发展迅猛的深度学习算法的基础㊂BP算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成,通过这两个过程的反复迭代,对神经网络各层的权值参数和偏置参数进行不断调整,直到达到预先设定的训练次数,或输出误差小于指定的阈值㊂BP神经网络应用于故障预警时,一般是基于大量的正常运行数据训练网络模型,基于得到的神经网络模型和观测向量的当前数据确定观测向量的期望数据,当观测数据和期望数据的残差超出了设定的阈值后触发报警,同时给出形成残差的主要测点㊂与MSET方法相比,除了模型不同,预警的思路是一致的㊂BP神经网络故障预警的基本流程如图2所示,变量命名和MSET方法保持一致㊂2㊀燃气轮机透平故障实例㊀㊀某联合循环机组(GE的9FA燃气轮机),在2022年9月揭缸检修时发现透平末级动叶出现长度超过5.08cm(2英寸)的不规则缺口,修复成本巨大㊂而图2㊀BP 神经网络预警基本流程在之前的运行过程中,运行人员并未观察到特别的异常情况;如果在动叶出现初期裂纹时能及时发现,则可避免故障范围的扩大和经济损失的大量增加㊂通过对检修前1年多的历史数据进行分析,可以大概推断出现初期故障的可能时间㊂该厂已实施了SIS㊁MIS 等信息化系统,从实时数据库中导出燃机相关测点2021年7月至2022年8月的历史数据,保存到CSV 文件中,然后进行数据分析㊂首先对机组的历史数据进行清洗,删除停机期间和启停机过程中的数据,仅保留机组正常运行期间的数据,再删除由于采集系统故障造成的错误数据(比如部分测点在燃机运行期间,出现了极少数的0值)㊂该燃机部分月份的发电功率-透平排气压力曲线如图3所示㊂燃机的功率与透平排气压力正常情况下应该呈现出比较规则的线性关系,如图3中从2021年7月至2022年1月的曲线㊂但是从2022年3月开始,曲线形状有了较大变化,出现少量与主体变化不一致的异常点,曲线形状也变得不规则了㊂运行人员根据运行经验,也指出功率-透平排气压力曲线出现了异常㊂可以大体认定从2022年3月开始,燃机透平已出现故障(由于2022年2月燃机基本处于停机状态,故不考虑2月)㊂图3㊀机组功率与透平排气压力关系的演化3㊀燃气透平数据分析㊀㊀选取2021年7 12月的机组运行数据为正常运行数据建立模型,然后根据2022年1 8月的实际运行数据计算估计数据,并与实际数据进行对比,观察残差变化情况㊂测点选取机组功率㊁透平排气压力㊁透平排气温度3个测点㊂经数据清洗后,有效的训练数据共379843条记录(数据采用周期是10s),每条记录包括1个时间戳和3个值,即机组功率㊁透平排气压力㊁透平排气温度3个测点同一时刻的值㊂3.1㊀MSET 方法3.1.1㊀数据归一化㊀㊀采用最大值-最小值法,对数据进行归一化处理,避免测点因取值工程范围差异对残差造成额外的影响:x scaled =x -x minx max -x min(10)式(10)中:x 为测点历史数据;x min 为测点历史最小值;x max 为测点历史最大值;x scaled 为测点归一化后历史数据㊂3.1.2㊀确定状态矩阵㊀㊀针对每一个测点,将(0,1)区间划分为100等份,搜索与每个分隔点最接近的历史记录并保存,删除重复记录后,最终得到状态矩阵,其测点数值分布如图4所示,可以看出基本覆盖了各个测点的整个变化区间㊂MSET 方法要求状态矩阵尽可能覆盖所有的运行工况㊂图4㊀状态矩阵中测点数值的分布3.1.3㊀确定健康残差及报警阈值㊀㊀健康残差取剩余矩阵(即除去状态矩阵后的训练集)中每个向量的估计值与原始值之差的L2范数,计算结果如图5~6所示(曲线中的斜直线是因为对应时间停机,相关数据被清洗掉了)㊂图5中功率测点的估计值和实际值比较吻合,差异很小;图6显示残差的最大值为0.12㊂图5㊀燃机功率实际值与估计值对比图6㊀正常运行数据对应的残差趋势㊀㊀根据经验,报警阈值选取剩余矩阵最大残差的1.3倍:E y =1.3E v (11)式(11)中:E y 为残差报警阈值;E v 为健康残差最大值㊂本案例中,健康残差最大值为0.12,残差报警阈值为0.156㊂3.1.4㊀计算观测向量的估计向量并计算残差㊀㊀根据2022年1月至8月底的历史数据,计算每个观测向量对应的估计向量,同时计算这两个向量的残差值,计算结果如图7所示㊂从2022年3月开始,残差出现了一些极大值㊂图7㊀观测数据的实际残差变化情况3.1.5㊀确定报警时间㊀㊀同时做出正常运行数据的健康残差㊁观测数据的实际残差㊁残差报警阈值的曲线,以确定报警时间,如图8所示㊂图8㊀健康残差㊁实际残差㊁报警阈值曲线㊀㊀从图8可见,实际残差从2022年3月开始,多次穿越残差报警阈值线㊂若在2022年3月进行异常预警,则与2022年9月检修时发现透平动叶故障相比,可以提前5个月发现设备出现异常情况,此时进行检修,很大可能避免透平动叶出现大型缺口的严重故障㊂3.2㊀BP 神经网络方法3.2.1㊀训练BP 神经网络模型㊀㊀采用经典的3层神经网络模型,输入层神经元个数为测点个数3,隐藏层的神经元个数选取20,输出层的神经元个数同输入层㊂经过10epochs 迭代后,模型的损失(loss)为0.00148,2次迭代间损失变化已很小㊂图9为透平排气压力对估计值和实际值曲线,可以明显看出有一些偏差㊂图10为健康残差变化曲线,健康残差的最大值为0.27,与MSET 方法类似,报警阈值取最大残差的1.3倍,为0.351㊂3.2.2㊀估计观测向量并计算残差㊀㊀根据估计向量和观测向量的残差,计算其L2范数得到总残差,变化曲线如图11所示㊂3.2.3㊀确定报警时间㊀㊀与MSET 方法类似,同时做出健康残差㊁实际残差㊁残差报警阈值的曲线,确定报警时间,如图12所示㊂从图12可以看出,从2022年3月份开始,实际残差值多次穿越报警阈值线,从而触发多次报警,与MSET 方法的结论相同㊂3.3㊀MSET 方法与BP 神经网络方法比较㊀㊀通过比较这两种方法可以发现,MEST 方法和BP 神经网络方法得到的预警时间基本一致,都从2022年3月份开始出现报警㊂但MEST 方法对正常数据的估计值要比BP 神经网络更加准确,其最大残差要远远小于BP 神经网络的最大残差㊂而对实际残差超㊀㊀图9㊀BP神经网络模型实际值与估计值图10㊀正常运行数据的健康残差图11㊀实际残差变化曲线图12㊀BP 神经网络方法确定的健康残差㊁实际残差㊁报警阈值曲线出报警阈值的程度来说,MSET 方法更加灵敏,其计算得到的实际残差高于报警阈值的程度要远大于BP 神经网络方法㊂对于本案例的分析,BP 神经网络方法仅拿来作对比验证,所以没有进行深度调优,相对于简单易用的MSET 方法来说,BP 神经网络方法能达到相同的预测效果,需要有更多的投入㊂4　结语㊀㊀燃气透平早期故障的智能预警,对于避免重大故障的发生和巨大经济的损失具有十分重要的意义[10]㊂本文对燃气透平的具体案例进行了预警研究,MSET方法和BP神经网络方法都可以做到提前预警,因此都可以用来对燃气透平进行早期的故障预警㊂经过比较,在不投入较大代价情况下,MSET方法对数据的估计值更精确一些,更适合用来对燃气透平进行预警㊂参考文献[1]应雨龙,李靖超,庞景隆,等.基于热力模型的燃气轮机气路故障预测诊断研究综述[J].中国电机工程学报,2019(3):731-743.[2]陆永卿,涂雷,茅大钧.基于MSET的压气机故障预警研究[J].上海电力大学学报,2021(2): 133-137.[3]黄伟,张泽发.基于相似度分析的电站燃气轮机燃烧室故障预警研究[J].上海电力大学学报,2020 (3):220-224.[4]章明明,茅大钧,董渊博.基于LMD-XGBoost和KPCA的燃气轮机转子故障预警研究[J].青海电力, 2022(3):14-21.[5]SINGER R M,GROSS K C,HERZOG J P,et al. Model-based nuclear power plant monitoring and fault detection:theoretical foundations[Z].1997. [6]GROSS K,SINGER R,WEGERICH S,et al. Application of a model-based fault detection system to nuclear plant signals[Z].1997.[7]J.P.赫措格.用于预报和预测的序列核回归建模系统:CN103842923A[P].2014-06-04.[8]刘鑫沛.基于相似性建模的发电设备故障预警方法研究[D].保定:华北电力大学,2014.[9]张妮,车立志,吴小进.基于数据驱动的故障诊断技术研究现状及展望[J].计算机科学,2017(S1): 37-42.[10]文成林,吕菲亚.基于深度学习的故障诊断方法综述[J].电子与信息学报,2020(1):234-248.(编辑㊀李春燕)Research on early warning of gas turbine based on multivariate state estimation andBP neural networkCheng YiwenJiangsu University Zhenjiang212013 ChinaAbstract Due to the lack of direct diagnostic methods turbine faults in gas turbines often develop into serious faults when discovered causing huge economic losses to power generation enterprises.Therefore early warning of turbine faults has great economic significance.The article compares the multivariate state estimation method MSET and BP Back Propagation neural network method for gas turbine fault warning.Firstly the warning principles of these two methods were introduced followed by a detailed analysis of a gas turbine fault example using these two methods. Finally the warning results of these two methods were compared and evaluated.The results show that both the multivariate state estimation method and the BP neural network can provide early warning for gas turbine faults and the multivariate state estimation method is relatively more effective.Key words gas turbine fault warning multivariate state estimation BP neural network。

基于matlab粒子群算法电动汽车充电动态优化策略电动汽车（Electric Vehicle，EV）作为清洁能源交通工具，其充电过程对能源利用效率和电池寿命具有重要影响。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，寻找问题的最优解。

本文将探讨基于MATLAB的粒子群算法在电动汽车充电动态优化策略中的应用。

2. 电动汽车充电动态优化2.1 问题描述电动汽车充电动态优化旨在制定一种合理的充电策略，以提高充电效率、延长电池寿命，并在考虑电网负荷平衡的同时降低用户充电成本。

2.2 优化目标最小化充电成本最大化电池寿命电网负荷平衡3. 粒子群算法介绍3.1 基本原理粒子群算法模拟了鸟群或鱼群在搜索食物时的行为。

每个个体（粒子）在搜索空间中移动，根据自身经验和邻居的经验调整移动方向，以找到最优解。

3.2 PSO算法步骤初始化粒子群，包括位置和速度。

计算每个粒子的适应度（优化目标值）。

更新粒子的速度和位置。

重复步骤2和3，直到满足停止条件。

4. MATLAB中的粒子群算法实现4.1 PSO函数MATLAB提供了内置的PSO函数，如particleswarm，用于执行粒子群算法。

可以通过定义适应度函数、粒子数、搜索空间等参数来调用该函数。

4.2 优化目标函数在电动汽车充电动态优化中，目标函数是关键。

需要定义一个考虑充电成本、电池寿命和电网负荷的复合目标函数。

4.3 约束条件根据实际情况，可能存在一些约束条件，如充电速度限制、电池SOC（State of Charge）范围等。

这些约束应在优化过程中得到满足。

5. 应用与结果分析5.1 模拟场景选择合适的电动汽车使用场景，确定电池参数、电价、电网负荷等模拟条件。

5.2 参数设置设置粒子群算法的参数，包括粒子数、迭代次数、惯性权重等。

5.3 运行优化调用MATLAB的PSO函数，运行优化过程，得到最优充电策略。

多子群协同进化的多目标微粒群优化算法在当今的科技领域，优化算法的发展日新月异，为解决各种复杂的问题提供了有力的工具。

其中，多目标微粒群优化算法因其出色的性能和广泛的应用前景而备受关注。

而多子群协同进化的多目标微粒群优化算法更是在传统算法的基础上进行了创新和改进，为优化问题的求解带来了新的思路和方法。

要理解多子群协同进化的多目标微粒群优化算法，首先得明白什么是微粒群优化算法。

简单来说，微粒群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的觅食行为。

在这个算法中，每个微粒都代表了问题的一个潜在解，并且在搜索空间中根据自身的经验和群体中其他微粒的经验来调整自己的位置，以寻找最优解。

然而，传统的微粒群优化算法在处理多目标优化问题时往往存在一些局限性。

多目标优化问题是指需要同时优化多个相互冲突的目标函数的问题。

例如，在设计一个产品时，可能需要同时考虑成本、性能、质量等多个目标。

由于这些目标之间往往存在矛盾，很难找到一个单一的最优解，而是一组最优解，称为帕累托最优解集。

为了更好地处理多目标优化问题，多子群协同进化的思想被引入到微粒群优化算法中。

在这种算法中，将整个群体划分为多个子群，每个子群都有自己的特点和任务。

这些子群是如何协同工作的呢？想象一下，每个子群就像是一个专门的团队，有的团队专注于探索搜索空间的不同区域，有的团队则致力于对已经发现的有潜力的区域进行更深入的挖掘。

通过这种分工合作的方式，能够更全面、更有效地搜索到帕累托最优解集。

比如说，有一个子群可能具有较高的探索能力，它们的微粒在搜索空间中移动的步长较大，能够快速地覆盖到更多的区域。

而另一个子群可能更侧重于利用已有的信息进行精细的搜索，它们的微粒移动步长较小，但搜索的精度更高。

多子群协同进化的多目标微粒群优化算法在实际应用中具有很多优势。

它能够有效地避免算法陷入局部最优解，提高了算法的搜索能力和收敛速度。

同时，由于多个子群的协同工作，能够更好地处理多目标之间的冲突，得到更丰富、更全面的帕累托最优解集。

混沌理论及其在人工智能中的应用混沌理论指的是一类看似随机、无法预测的动态系统的理论研究。

混沌理论被普遍应用在许多领域，包括天气预报、生态系统、股票市场、流体力学等方面。

近年来，混沌理论在人工智能领域中的应用也备受瞩目。

在传统的计算机科学中，大部分的应用都是基于确定性逻辑的，即事前已经为系统指定好输入和输出。

但是，当系统面临不确定变量时，确定性逻辑就失去了效用。

换言之，当面对某些完全是随机变量时，计算机无法学习和预测。

混沌理论在这时起到了重要的作用。

它是随机性和确定性的融合，是一种旨在对高度不规则的动态过程建立结构性模型的方法。

混沌系统的行为是无规则的，但是它们有固定的规律和特征。

这种特殊的规律就是系统的“混沌行为”。

在人工智能中，混沌理论可以应用于很多方面，包括模式识别、数据挖掘、神经网络、遗传算法等。

其中，神经网络和遗传算法的应用最为广泛。

对于神经网络来说，混沌理论可以被用来生成更好的权重和偏置，来提高网络的性能。

一般而言，利用随机方式初始化权重和偏置，会导致网络在训练过程中陷入“局部最优解”的问题。

利用混沌序列等随机数，可以改善这个问题，从而达到更好的训练效果。

遗传算法也可以利用混沌理论来提高效率，特别是在寻找最优解的时候。

通常情况下，遗传算法的选择、交叉和变异的过程是基于概率的，所以会存在搜索效率低下的问题。

使用混沌序列和混沌映射，可以提高选择和变异的随机性，从而达到更好的搜索效果。

除此之外，混沌理论还可以应用在非线性动力学建模、信息隐藏等方面，这些应用最近也得到了研究人员的关注。

总的来说，混沌理论是一种广泛应用的理论，能够为人工智能领域的发展带来很多新的思路和方法。

虽然混沌系统看起来很难掌握，但是只要理解了混沌思想，就能在实际应用中发挥出重要的作用。

psobp算法在医学中的应用摘要：粒子群优化算法（pso）是一种带有全局随机性质的群体搜索演化算法，鲁棒性强，通过微粒群优化算法同bp算法的结合，解决bp算法收敛速度慢，容易陷入局部最小值的问题，并实验证明psobp算法其收敛性能，学习速度和稳定性要优于bp算法。

再结合实际需求，以印第安人肝癌疾病为例对psobp算法在医学中的应用进行探讨。

关键词：粒子群算法；bp算法；psobp算法；印第安人肝癌；医学应用中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）07-1689-05随着医疗改革政策的出台，越来越多的政策惠及于民，老百姓看病难的问题渐渐得到解决，但是看病并不能帮助老百姓解决根本性的问题-看好病，能够从根本上预防一些疾病，提前对疾病做出医学疗效的预测，合理控制药剂，药量的使用，让老百姓能够远离疾病的折磨和困扰，从而提高医疗服务的质量，降低患者的就医成本和用药成本，进而保证百姓的身体健康，这样才是百姓所需要的。

在云计算和大数据的时代背景下，医院存有患者的大量数据，通过对海量数据的处理，建立预测模型，再对这个模型进行测试训练，挖掘出数据中潜藏的有价值的信息或者诊断规则，得到合适的算法模型，辅助医学诊断治疗成为了可能。

该文简单介绍了bp算法和微粒群优化算法，重点讨论了两种算法的结合，形成了psobp算法，并使用其优化bp算法的初始权值和阈值，并实验验证其比bp算法更具优越性，最后以印第安人肝癌疾病为医学应用事例，对psobp算法进行应用分析。

1 bp算法神经网络bp神经网络（backpropagation，bp）是从仿生学的角度上模仿的生物智能科学行为，是基于误差反向传播的多层前向神经网络，具有良好的自适应、自组织和极强的学习、联想、容错和抗干扰能力[1].bp神经网络能模拟任意线性与非线性函数，因而具有良好的预测能力.其包含输入层，隐含层，输出层，各层都有一些神经元，与相邻层的所有各单元均互相连接，两个单元间的连接强度称为“权值”.主要步骤如下：①确定bp神经网络结构。

混沌变异粒子群优化算法及其应用研究1 简介混沌变异粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，在解决复杂优化问题方面具有较强的优势。

随着信息技术的发展和应用范围的扩大，混沌变异粒子群优化算法在各个领域得到广泛的应用。

2 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机搜索算法，通过模拟鸟群捕食的行为，来进行全局搜索。

算法核心是通过一群粒子的互相信息交流来查找最优解。

由于该算法不依赖于梯度信息，因此能够处理非线性、非单峰的复杂优化问题。

3 混沌变异粒子群优化算法混沌变异粒子群优化算法是一种改进的粒子群优化算法。

它在原有算法的基础上加入了混沌搜索和变异操作，以增强算法的局部搜索和全局搜索能力。

混沌搜索可以使算法更快地逼近最优解，而变异操作则可以增强算法的多样性和搜索能力。

4 应用研究混沌变异粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。

比如，在机器学习领域中，该算法可以用于神经网络权值优化、特征选择等问题。

在图像处理领域中，该算法可以用于图像分割、边缘检测等问题。

在智能控制领域中，该算法可以用于优化控制器参数、交通信号灯优化等问题。

此外，混沌变异粒子群优化算法还可以应用于许多其他领域，如金融投资、电力系统运行等。

5 结论混沌变异粒子群优化算法是一种效果良好的优化算法，在解决复杂优化问题方面具有较强的优势。

它在原有粒子群优化算法的基础上加入了混沌搜索和变异操作，以增强算法的局部搜索和全局搜索能力。

该算法已在各个领域得到广泛应用，随着信息技术的发展和应用范围的扩大，该算法有望在更多领域得到应用。