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人工蜂群優化算法的應用 版權信息
- ISBN:9787121305610
- 條形碼:9787121305610 ; 978-7-121-30561-0
- 裝幀:暫無
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
人工蜂群優化算法的應用 本書特色
本書以解決工程問題為目的,針對人工蜂群優化算法應用于解決船舶工程、電力系統、信號處理、控制系統和新能源等領域的若干關鍵問題進行了深入研究和分析。本書是根據作者針對人工蜂群優化算法的以上應用進行深入研究并提出了自己的見解和思路編寫出來的。全書共10章,分為6個主題:基礎篇,包括第1章人工蜂群優化算法;船舶工程篇,包括第2章基于人工蜂群優化算法的船舶電力系統故障診斷方法和第3章基于人工蜂群優化機理的目標船舶方位估計方法;電力系統篇,包括第4章人工蜂群優化算法在諧波估計中的應用;信號處理篇,包括第5章基于人工蜂群優化機理的盲源有序分離算法,第6章人工蜂群優化算法在復數盲源分離中的應用和第7章人工蜂群優化算法在單通道周期性信號盲分離的應用;控制系統篇,包括第8章基于人工蜂群優化機理的PID控制的AVR系統;新能源系統篇,包括第9章基于人工蜂群優化算法的太陽能電池模型參數的辨識和第10章基于人工蜂群算法的孤島式混合能源系統優化配置方法。這些應用不僅有理論上的分析,還通過Matlab仿真實驗予以驗證。
人工蜂群優化算法的應用 內容簡介
本書以解決工程問題為目的,針對人工蜂群優化算法應用于解決船舶工程、電力系統、信號處理、控制系統和新能源等領域的若干關鍵問題進行了深入研究和分析。本書是根據作者針對人工蜂群優化算法的以上應用進行深入研究并提出了自己的見解和思路編寫出來的。全書共10章,分為6個主題:基礎篇,包括第1章人工蜂群優化算法;船舶工程篇,包括第2章基于人工蜂群優化算法的船舶電力系統故障診斷方法和第3章基于人工蜂群優化機理的目標船舶方位估計方法;電力系統篇,包括第4章人工蜂群優化算法在諧波估計中的應用;信號處理篇,包括第5章基于人工蜂群優化機理的盲源有序分離算法,第6章人工蜂群優化算法在復數盲源分離中的應用和第7章人工蜂群優化算法在單通道周期性信號盲分離的應用;控制系統篇,包括第8章基于人工蜂群優化機理的PID控制的AVR系統;新能源系統篇,包括第9章基于人工蜂群優化算法的太陽能電池模型參數的辨識和第10章基于人工蜂群算法的孤島式混合能源系統優化配置方法。這些應用不僅有理論上的分析,還通過Matlab仿真實驗予以驗證。
人工蜂群優化算法的應用 目錄
基礎篇
第1 章 人工蜂群優化算法 ............................................................................... 2
1.1 蜜蜂的覓食行為 ........................................................................................... 2
1.2 人工蜂群優化算法 ....................................................................................... 4
1.2.1 原型人工蜂群優化算法I ................................................................. 4
1.2.2 原型人工蜂群優化算法II ................................................................ 7
1.3 本書的內容與組織結構 ............................................................................... 9
1.3.1 本書的內容 ....................................................................................... 9
1.3.2 本書的組織結構 .............................................................................. 11
參考文獻 .............................................................................................................. 13
船舶工程篇
第2 章 基于人工蜂群優化算法的船舶電力系統故障診斷方法 ........................ 16
2.1 船舶電力系統故障診斷研究概況 ............................................................. 16
2.2 保護繼電器或斷路器拒動情況的目標函數建立 ..................................... 17
2.2.1 船舶電力系統故障類型分析 ......................................................... 17
2.2.2 船舶電力系統故障診斷的目標函數 ............................................. 20
2.3 基于人工蜂群優化算法的船舶電力系統故障診斷方法 ......................... 37
2.4 仿真實驗分析 ............................................................................................. 38
2.5 本章小結 ..................................................................................................... 40
參考文獻 .............................................................................................................. 41
第3 章 基于人工蜂群優化機理的目標船舶方位估計方法 ............................... 43
3.1 船舶方位估計介紹 ..................................................................................... 43
3.2 目標船舶方位估計問題描述 ..................................................................... 44
3.3 基于人工蜂群優化機理的目標船舶DOA 方位估計 ............................... 46
3.4 仿真分析 ..................................................................................................... 47
3.5 本章小結 ..................................................................................................... 52
參考文獻 .............................................................................................................. 53
電力系統篇 .......................................................................................................... 55
第4 章 人工蜂群優化算法在諧波估計中的應用 ............................................. 56
4.1 諧波估計方法研究概況 ............................................................................. 56
4.2 諧波估計問題描述 ..................................................................................... 57
4.3 基于群智能優化算法的諧波估計 ............................................................. 58
4.3.1 相位的估計 ..................................................................................... 58
4.3.2 幅值的估計 ..................................................................................... 59
4.3.3 群智能優化算法 ............................................................................. 59
4.3.4 基于群體智能優化算法的諧波估計 ............................................. 64
4.4 仿真實驗分析 ............................................................................................. 65
4.4.1 無噪聲的諧波估計 ......................................................................... 66
4.4.2 有噪聲的諧波估計 ......................................................................... 69
4.5 本章小結 ..................................................................................................... 70
參考文獻 .............................................................................................................. 72
信號處理篇
第5 章 基于人工蜂群優化機理的盲源有序分離算法 ...................................... 76
5.1 盲源分離的基本概念 ................................................................................. 76
5.2 盲源有序分離問題描述 ............................................................................. 77
5.3 基于人工蜂群優化機理的盲源有序分離算法 ......................................... 80
5.3.1 PSO 算法 ......................................................................................... 80
5.3.2 DE 算法 ........................................................................................... 81
5.3.3 基于群體智能優化算法的盲源有序分離 ..................................... 83
5.4 仿真實驗分析 ............................................................................................. 84
5.5 本章小結 ..................................................................................................... 96
參考文獻 .............................................................................................................. 96
第6 章 人工蜂群優化算法在復數盲源分離中的應用 .................................... 100
6.1 復數盲源分離研究概況 ........................................................................... 100
6.2 復數盲源分離問題描述 ........................................................................... 101
6.3 改進的人工蜂群優化算法 ....................................................................... 103
6.4 基于ABC 優化的有序復值盲源分離算法 ............................................. 106
6.4.1 基于交叉驗證技術的復數源信號個數估計 ............................... 106
6.4.2 復值盲源抽取的代價函數 ........................................................... 107
6.4.3 基于ABC 優化的有序復值盲抽取算法 ...................................... 111
6.5 基于ABC 的欠定復數盲源分離算法 ...................................................... 113
6.6 仿真分析 .................................................................................................... 117
6.6.1 改進的ABC 算法優化性能的測試 .............................................. 117
6.6.2 基于ABC 優化的有序復值BSS 算法的仿真與分析 ................ 123
6.6.3 基于ABC 優化的欠定復數BSS 算法的仿真與分析 ................ 133
6.7 本章小結 ................................................................................................... 135
參考文獻 ............................................................................................................ 135
第7 章 人工蜂群優化算法在單通道周期性信號盲分離的應用 ...................... 138
7.1 單通道盲源分離介紹 ............................................................................... 138
7.2 單通道周期性信號盲分離問題描述 ....................................................... 139
7.3 周期性混合信號的單通道盲分離算法 ................................................... 140
7.3.1 希爾伯特變換 ............................................................................... 140
7.3.2 基于交叉驗證技術的階數估計 ................................................... 141
7.3.3 利用人工蜂群優化算法的基頻和源數估計 ............................... 142
7.3.4 基于自適應濾波的諧波幅值估計 ............................................... 143
7.4 仿真分析 ................................................................................................... 145
7.5 本章小結 ................................................................................................... 149
參考文獻 ............................................................................................................ 150
控制系統篇
第8 章 基于人工蜂群優化機理的PID 控制的AVR 系統 ............
人工蜂群優化算法的應用 作者簡介
王榮杰,中山大學博士,香港理工大學訪問學者,現為集美大學副教授、碩士生導師,主要從事智能信息處理和電力系統故障診斷方向的研究,近五年以第一作者身份在國內外學術期刊發表論文29篇,SCI和EI同時檢索7篇,EI檢索8篇,2009年-2014年多篇論文獲福建省電機工程學會優秀論文二、三等獎。
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