基于改进量子遗传算法的励磁控制系统PI参数优化

论文摘要

针对传统的量子遗传算法(QGA)需要根据具体的问题选择合适的量子旋转门来更新量子比特的状态,提出了一种无需量子门、通用的、与问题无关的改进量子遗传算法(IQGA)。在采用实数编码的量子遗传算法的基础上,结合粒子群优化算法更新量子比特的状态,代替了传统量子遗传算法用量子门更新量子比特,避免了传统量子遗传算法复杂二进制编码和解码过程,增强了量子遗传算法的使用范围。最后,将提出的IQGA应用到某水电站励磁控制系统的PI参数优化,与遗传算法(GA)、QGA进行了仿真对比分析,结果表明IQGA鲁棒性最强,算法运行时间比传统量子遗传算法时间大约缩短了8s,优化所得的PI参数用于励磁控制系统的性能最佳。

论文目录

• 1 改进算法的基本原理
•   1.1 量子遗传算法量子比特编码原理
•   1.2 量子测量法则
•   1.3 基于粒子群算法更新量子比特的策略
• 2 算法流程
• 3 励磁控制系统PI参数优化策略
• 4 实例研究
•   4.1 励磁控制系统结构图参数设置
•   4.2 算法参数设置
•   4.3 结果分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱能飞,王翠,崔晓斌,徐键

关键词: 励磁控制系统,参数,改进实数量子遗传算法,量子遗传算法,遗传算法

来源: 南昌工程学院学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 物理学,自动化技术

单位: 南昌工程学院机械与电气工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51667015),南昌工程学院研究生创新项目(YJSCX20170021)

分类号: TP18;O413

页码: 91-97

总页数: 7

文件大小: 590K

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