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基于改进仿电磁学ELM在相机标定中的应用被引量：1: 2016年; 针对相机标定时难以建立精确的数学模型以及极限学习机(ELM)在隐层节点数少时逼近精度低的问题,提出了基于改进仿电磁学(EM)优化ELM的双目视觉相机标定方法。在标定过程中,采用极限学习机精确逼近图像坐标与世界坐标间的非线性关系,利用改进EM策略,包括使用自适应步长以及空间解收缩,优化ELM的输入权重和隐层偏置,提高ELM的收敛速度和泛化能力。实验结果表明,改进EM-ELM优化算法的收敛速度快于PSO的,且用更少的隐层节点数取得较高的标定精度。; 王琥胡立坤谭颖; 关键词：相机标定极限学习机

基于Markov-ELM的独立混合微网分布式电源多目标容量优化配置被引量：17: 2017年; 以微电网经济性、环保性和能源利用效率综合最优为目标,以系统可靠性为约束条件,构建混合微电网分布式电源(distributed generation,DG)优化配置模型。优化过程中需遍历全年数据进行时序分析,计算量大,运行效率低。针对该问题,采用模糊C-均值(fuzzy c-means clustering method,FCM)算法从风速、光照和负荷8760h的数据中提炼出典型的场景,用随机过程方法建立其对应的Markov模型。引入熵理论确定多目标函数各指标的权重系数,避免了人为定权重的主观性。采用种群移动、自适应变步长、基因变异以及按比例系数缩减搜索空间等方法来改进仿电磁学算法(electromagnetism-like mechanism,ELM)的寻优速度及全局搜索能力。最后将前述建立的Markov模型嵌入改进的ELM中进行优化求解。以广西涠洲岛为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于采用年代数据计算的ELM,采用Markov-ELM的求解方法,在快速性和全局搜索能力等方面更具有优势。; 吕智林谭颖李捷王琥王先齐; 关键词：熵理论模糊C-均值 MARKOV模型

PSO优化的六自由度机械臂全局快速终端滑模控制被引量：4: 2017年; 针对六自由度机械臂控制系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法,以更大程度地减小系统的抖振,提高系统的响应速度。对于机械臂多输入多输出的特点,为了方便设计,将系统划分为6个二阶子系统,对各个关节进行设计,分析克服控制律的奇异性,同时运用Lyapunov理论证明系统的稳定性,并基于PSO算法完成控制参数的优化。实验结果表明:优化后的控制方法不仅可以提高系统的快速性,还可以明显减小系统的抖振,使系统具有良好的动静态性能。; 王琥胡立坤谭颖; 关键词：自动控制技术六自由度机械臂 PSO算法控制律抖振

速度约束下PSO的六自由度机械臂时间最优轨迹规划被引量：33: 2015年; 以六自由度机械臂的运动学正逆解为前提条件,在关节空间中根据插值点设计机器人的运动轨迹,为使机械臂在不同的速度约束下以最短时间运行,提出了粒子群优化速度约束下的时间最优3-5-3多项式插值轨迹规划方法。粒子群算法结构简单、实现容易,参数易调整,直接选择以多项式插值时间为变量的搜索空间中进行PSO优化,并且对不符合速度约束条件的插值时间进行筛选。通过离化得到六自由度机械臂限速运行下的最短时间,在机器人控制平台上进行实时实验,得到关节运动位置、速度、加速度曲线,证明了该方法能够准确地实现任意速度约束的时间最优轨迹规划。; 李小为胡立坤王琥; 关键词：机器人六自由度机械臂粒子群优化多项式插值

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王琥