基于蚁群算法的故障检测技术研究与应用

合集下载

基于蚁群优化的人工神经网络算法在电力设备故障诊断中的应用

基于蚁群优化的人工神经网络算法在电力设备故障诊断中的应用人工神经网络由于其计算简单等的优点，广泛应用于电力技术的各环节中。

但是由于该方法收敛速度慢，计算结果精确度略低，而且容易陷入局部最小值点，因此本文将蚁群算法与神经网络算法相结合，构建蚁群神经网络模型，将其应用在齿轮箱故障诊断中，从而克服了单一故障诊断方法的局限性，提高了诊断精度。

标签：蚁群算法；人工神经网络；故障诊断；1 引言电力是关系国计民生的重要支柱性行业，然而在运行过程中由于受自然災害或人为因素等破坏导致故障发生，使得系统功能障碍和系统输出超出了有限的范围，造成系统操作功能不断恶化，因此故障发生时，需要采取一定的方法措施来找出故障原因，以不断提高系统的功能，优化系统效率。

随着现代技术的不断发展，机械设备技术含量也逐步提升，系统对精度的要求更高。

复杂系统和设备的故障诊断不仅是智能的保证，而且也在一定程度上提高了系统和设备的工作性能。

目前关于故障诊断的方法有很多，Feighbaum教授于1968年提出的基于专家系统的故障诊断方法，通过使用知识与推理过程，求解出需要专家知识才能求解出的高难度问题，是较为成功的应用方法[1]；Lee H J将模糊集与专家系统相结合，有效改善了专家系统容错性较差的问题[2]；宋功益采用分层递归的思想，首先运用粗糙集理论对故障信息分层挖掘，然后通过贝叶斯网络进行故障诊断，对解决由于不确定因素引起的电网故障具有明显的作用[3]；此外，还有基于优化技术、支持向量机、petri网技术、MAS技术的电网故障诊断方法也得到了大量的应用[4-7]。

虽然神经网络以其强大的自适应、自学习、联想记忆和非线性模式识别等诸多优点得到了广泛应用，但是在训练过程中需要大量样本且缺乏对自身行为的解释能力。

因此，将蚁群算法引入神经网络算法中，两种算法各自扬长避短，为电力企业工作者在电网故障诊断方面提供一种新的思路与方法。

2 基于蚁群的人工神经网络算法蚁群算法也被称为蚂蚁算法，是由意大利学者Marco Dorigo 于1992年首次提出的。

matlab基于蚁群算法的故障诊断代码

一、引言随着科技的不断发展，各种电子设备在我们的生活中起着越来越重要的作用。

然而，这些电子设备在长时间的使用过程中难免会出现故障，而故障的及时准确诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。

故障诊断技术的研究和应用显得尤为重要。

二、故障诊断方法的研究现状1.基于蚁群算法的故障诊断方法蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素路径来解决组合优化等计算问题的启发式算法。

近年来，蚁群算法在故障诊断领域得到了广泛的应用。

其优点在于能够充分利用信息素路径的思想，通过不断搜索最优解的方式，找到最适合的故障诊断方案。

2.传统的故障诊断方法传统的故障诊断方法多为基于专家系统或规则库的方式，需要事先对设备的故障类型和规律进行深入的研究和积累。

在实际应用中存在诊断效率低、难以适应复杂环境的问题。

三、基于蚁群算法的故障诊断代码实现1. 蚁群算法的原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下信息素路径的算法，通过信息素路径的不断蒸发和更新，最终寻找到最优的路径。

在故障诊断中，可以将设备的故障模式看作“食物”，蚂蚁的行走路径看作“诊断路径”，通过模拟蚂蚁在搜索食物的过程中留下信息素路径的方式，来寻找最优的故障诊断路径。

2.算法流程（1）初始化信息素和蚂蚁的位置；（2）蚂蚁根据信息素浓度选择下一步的行走方向；（3）蚂蚁行走后更新信息素浓度；（4）重复步骤（2）和（3），直到所有蚂蚁都找到故障诊断路径；（5）根据信息素浓度更新蚂蚁的行走路径。

3.代码实现以MATLAB为例，基于蚁群算法的故障诊断代码可以通过以下步骤实现：（1）初始化信息素和蚂蚁的位置，设定设备故障模式和规则库；（2）根据信息素浓度和故障规则，确定蚂蚁下一步的行走路径；（3）蚂蚁行走后更新信息素浓度；（4）重复步骤（2）和（3），直到所有蚂蚁都找到故障诊断路径；（5）根据信息素浓度更新蚂蚁的行走路径，最终得到最优的故障诊断路径。

四、代码优化与应用1. 参数调优在实际编写故障诊断代码时，需要针对具体的设备和故障情况进行参数的调优，以保证算法的高效性和准确性。

基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究

基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究随着互联网和信息技术的快速发展，信息检索技术已经成为信息社会中至关重要的一环。

而其中最关键的部分就是搜索引擎，而搜索引擎的核心算法之一就是蚁群算法。

在蚁群算法基础上的改进，能够更好地解决信息检索的难题，极大地促进了信息检索技术的发展。

1. 蚁群算法介绍蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一个启发式算法。

其主要思路是模拟蚁群觅食过程，让蚂蚁按照一定的规则进行路径选择，最终找到食物并返回巢穴。

而在这个过程中，蚂蚁会在路径上释放信息素，其它蚂蚁会根据这些信息素进行选择，不断优化最优路径。

2. 基于蚁群算法的信息检索技术基于蚁群算法的信息检索技术主要应用于搜索引擎的排名算法。

利用蚁群算法，可以模拟用户在搜索引擎中的搜索行为，从而优化搜索结果，提升搜索引擎的搜索效率。

随着互联网信息的不断增长，搜索引擎面临着更加复杂的排名问题。

这些问题主要来自于如下几个方面：首先，搜索引擎需要处理大量数据，而这些数据组成的图实体非常复杂，因此需要一种高效的算法才能解决。

其次，搜索引擎需要预先计算出大量的相关性矩阵，而矩阵的维数非常大，计算量巨大。

最后，搜索引擎面临着用户满意度的问题，如果搜索引擎的搜索结果不符合用户需求，或者搜索效率过低，用户将会放弃该搜索引擎。

3. 蚁群算法改进在传统蚁群算法优化搜索引擎排名中的应用存在一些问题。

例如，蚂蚁运动过程中缺乏全局搜索能力，存在局部最优问题，以及搜索因子难以确定等。

因此，研究人员提出了种改进算法，主要有以下几点：首先，多目标蚁群算法，对蚁群进行优化，使其具有全局搜索能力。

其次，基于蚁群算法的链式排序机制，建立查询区块和单词区块的关联，从而全方位进行整个查询过程的优化。

最后，将蚁群算法和神经网络算法相结合，进一步提高蚁群算法的优化能力。

4. 意义和展望基于改进的蚁群算法已经成为信息检索技术中重要的一部分，在进行信息搜索时显示出了优秀的性能。

未来，随着技术的不断进步和算法的不断改进，基于蚁群算法的信息检索技术将会更加成熟、更加优秀。

基于蚂蚁算法的故障诊断研究

【摘要１本文利用旅行商问题与模拟故障诊断之间数据样本的离散特性，构建多维空间距离最优的蚂蚁算法来解决故障模式识别的问题，其计算快捷．具有一定的鲁棒性，对未知数据也能进行检测，经过实际验证效果良好。
【关键词】蚂蚁算法；多维空间；距离优化【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｅｔｒａｖｅｌｌｉｎｇｓａｌｅｓｍａｎｐｒｏｂｌｅｍ（ＴＳＰ）ａｎｄａｎａｌｏｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂｅｔｗｅｅｎｓａｍｐｌｅｄａｔａｏｆｄｉｓｃｒｅｔｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ
ＩＫｅｙｗｏｒｄｓ】Ａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐａｃｅ；Ｄｉｓｔａｎｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
０引言
（９）ｐ：ｐ＋ｌ，若ｐ（ｎ，即所有城市还未走完回到第（４）步，负责继续下
一步执行：
模拟故障诊断故障数据库较为常用的处理方法是利用ＢＰ神经
（ＩＯ）Ｎ：Ｎ＋Ｉ，若Ｎ≥Ｎｍａｘ．则循环结束并输出程序计算结果，否则
网络进行训练．其具有构造简单、理论上可无限接近任意函数、响应清空禁忌表并跳转到第（３）步。
快、自适应能力强等特点．但由于其使用的算法是ＭＡＴＬＡＢ软件库中ｌ＿３蚂蚁算法应甩于故障诊断
商（ＴＳＰ）Ｊｈ３￣本文通过使用蚁群算法替代沿梯度下降算法，使网络或计算出其质心点，通过质心的计算最小距离顺序。故障检测时，对数据
系统兼有神经网络的广泛映射能力和蚁群算法的快速全局收敛等特进行插入计算距离．只有当数据接近相对应的故障质心点时其距离才

改进蚁群算法在多用户检测技术中的应用

交叉概率为０１．。
ｂａ｛ｉ（＝ —Ｈ】叩＝ｒｍｎｂ）ｌｇｆＩｂｒ
ｂ一，１】 ∈｛１＋将式（）２化为二次型
６Ａ
ａｇｒ
（）２
假设在理想功率控制下，所有用户的信号功率相等，并且每个用户端信噪比从０ｄＢ增加到ｌＢ０ｄ，
《装备制造技术）ｏ１２ｌ年第９期
求凡个城市的对称旅行商问题的实现过程解
如下：假设有ｍ只蚂蚁，将它们随机放人到ｎ个城市
比前两种模型好。ａｔｃｃ模型为ｎ－ｙｌｅ
＾一
／ｃ如蚂ｋ过Ｑ，蚁经／果
【，０如果蚂蚁ｋ在巡回中不经过
ｋ＝ｌ
（）１
其中，
ｂ ∈｛ｌ１｝＋，为第ｋ一个用户的信息比特；
ｎｔ为信道加性高斯白噪声；（）Ｓ（）ＣＭｔ为ＤＡ系统分配给第ｋ个用户的扩频
信号波形。
逐渐消逝，用参数（一）１Ｐ表示信息消逝的程度，经过 Ⅳ个时刻，蚂蚁完成一个循环。各个路径上的信息量要根据下式作调整：（＋凡） ‘ ￡ △ （＋Ⅳ ）ｔ＝Ｔ（）ｔ，
蚁群算法是受对真实蚁群行为研究的启发提出的。蚂蚁这种群居动物，虽然个体的行为简单，但群体的行为却及其复杂。人们经过大量的研究，出蚂得蚁个体之间通过一种称为“ 外激素” 的物质进行信息
传递。蚂蚁在移动过程中会分泌“ 外激素”并且通过，感知这种物质的存在及其强度，指导自己的移动方
（ ≠ ，任意ｉ＝，，，，刚ｌ２３…

基于改进蚁群算法的配电网故障定位

最终结果证明了该算法在配电网故障定位方面的有效性关键词：配电网；故障定位；单相接地故障；蚁群算法：故障区段
ＤｉｔｉｕｉｎｎｔｒｕｔｏａｉｎｂｓｄｏｅｉｐｏｅｎｏｏｙａｇｒｔｍｓｒｂｔｅｗｏｋｆｌｌｃｔｏａｅｎｔｏａｈｍｒｖｄａｔｌｎｌｏｉｈｃＷＡＮＧＬｎｃｕｎＩｉｇｘｎＩｎｑａ，ＺＮＧＷｅ，ＰＮＷｅ ‘ ｉｇｉ—ｈａ，Ｌｎ —ｉ，ＬＵＸｉ— ｕｎＨＡｉＡｎｍｎＱ
中图分类号：Ｔ１Ｍ７１
文献标识码：Ａ
文章编号：１７ —４５２０）２０２ —５６４３１（０８２ —０９０
０引言
随着城网改造的进行，对于故障概率较大或供电可靠性要求较高的场合，都要求配有故障自动定位、隔离和恢复系统。配电网发生故障后，各相关ＦＵ或ＲＵ将相应的分段开关及联络开关处的实时ＴＴ信息，通过数据通信上传到控制中心，由故障区间定位软件进行故障定位。如果由于某种原因，实时信息中会出现信息畸变或信息不全，因此对算法的容错性要求很高。蚁群算法具有正反馈、分布式计算和富于贪婪启发式搜索的特点。正反馈有助于快速发现问题较好的解；分布式计算可避免在迭代过程中出现早熟现象；运用贪婪启发式搜索可使搜索过程中较早地发现可行解。该算法的不足是易出现停滞现象且一般需较长的搜索时间。本文针对此问题进行改进，来满足配电网故障定位问题对算法容错性的要求。同时把配电网故障定位问题转化为类似于ＴＰ问题Ｓ的模式，并用改进蚁群算法进行求解。

蚁群算法在电网故障定位中的应用研究

蚁群算法在电网故障定位中的应用研究电网故障是一种普遍存在于电力系统中的问题，不仅会对电力供应造成严重影响，还可能对经济和社会进程产生负面影响。

因此，准确快速地定位电网故障是电力系统运维工作中的一项重要任务。

近年来，蚁群算法作为一种新兴的智能优化算法，被广泛应用于电网故障定位中，取得了许多令人满意的成果。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素的行为，实现了优化问题的求解。

在电网故障定位中，蚁群算法主要应用于选择最优的测量节点，以确定电网中的故障位置。

首先，蚁群算法能够通过信息素的更新机制来逐步找到故障位置附近的最优测量节点。

蚂蚁在寻找食物的过程中释放的信息素会被其他蚂蚁感知，进而选择更有利于找到食物的路径。

同样地，蚁群算法会根据不同节点的测量信息，更新信息素，使得位于故障位置附近的节点拥有更多的信息素，从而吸引到蚂蚁更多的到达，进一步提高故障定位的准确性。

其次，蚁群算法具有良好的全局搜索能力，可以在电网复杂的拓扑结构中寻找到最佳的测量节点。

蚁群算法不仅能够找到故障位置附近的节点，还能够通过信息素的传递和更新机制，引导蚂蚁跳出局部最优解，在全局范围内搜索更优的节点。

这种全局搜索能力使得蚁群算法在电网故障定位中具有较强的适应性和稳定性。

此外，蚁群算法在计算效率上也具有一定的优势。

相比于传统的数值计算方法，蚁群算法无需进行复杂的数学运算，仅需要通过迭代和信息素的更新来进行计算，并且可以通过并行计算的方式加速求解过程。

这种高效的计算方式使得蚁群算法在大规模电力系统的故障定位中更具优势。

蚁群算法在电网故障定位中的应用研究已经取得了一些重要的成果。

研究表明，蚁群算法能够有效地定位电网中的故障位置，并且在不同的电网故障类型下都能够取得较好的效果。

同时，蚁群算法还能够通过参数调整和算法改进来进一步提高定位的准确性和稳定性。

然而，蚁群算法在电网故障定位中仍然存在一些挑战需要克服。

蚁群算法研究现状及发展

蚁群算法研究现状及发展摘要:蚁群算法是一类模拟生物群体突现聚集行为的新型机器学习技术。

本文回顾了蚁群算法的主要概念，总结了蚁群算法与其他智能方法的融合，介绍了一种基于群体蚁群算法的硬件实现方法，最后对蚁群算法的发展方向提出了预测。

关键词:蚁群算法智能方法优化硬件实现0 引言在社会科学和工程技术的发展中，需要解决问题的复杂性、约束性、非线性，建模困难等问题日渐突出。

多年来，人们一直致力于寻找一种有效处理此类问题的方法。

蚁群算法最初是由意大利学者Macro Dorigo等人在蚂蚁觅食行为的启发下而提出的一种新型的元启发式算法，随着研究的逐步深入，Macro Dorigo与其合作者于1991年设计出了第一个蚁群优化算法——蚁群系统[1]。

经过十几年的发展，蚁群算法在理论和实际应用上取得了长足的发展。

近几年来，由于它在知识发现、数据挖掘、故障检测、路径规划等领域的广泛应用，研究逐渐趋热。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程当中，通过个体行为影响的累积，最后形成群体行为，从而找到适合问题的最优解。

本文介绍了蚁群算法的基本理论，总结了国内外的研究现状，最后对蚁群算法未来的研究方向提出了预测。

1 蚁群算法简介[2]1.1 信息素单个蚂蚁在行为过程中释放一种化学物质，群体中的其他个体根据环境中的这种物质可以找到食物和窝之间的最短路径，我们称这种物质为信息素。

1.2 信息素更新路径上的信息素量随着蚂蚁的选择以及随时间的推移而产生的增加和消失的现象称为信息素更新。

蚂蚁完成一步或对所有路径上的节点遍历之后，要对路径上的信息进行更新。

因此，定义信息量的计算公式为：2 蚁群算法与其它智能算法的融合2.1 蚁群算法与遗传算法遗传算法作为仿生态进化算法的一种，具有天生隐含并行性和强大的全局搜索能力，最初是由密歇根大学Holland教授创建的。

它通过模拟自然界中，生物竞争产生出适者生存的进化原理来得到解空间的全局最优解。

遗传算法的特点很多，通过将遗传算法与蚁群算法融合，可以更有效解决蚁群算法中的很多问题。

基于强化学习和蚁群算法的WSN节点故障诊断

基于强化学习和蚁群算法的WSN节点故障诊断常峰;贺元骅【摘要】为了克服现有的WSN节点故障诊断方法所具有的难以实现在线诊断和诊断精度仍然不够高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和改进蚁群算法的WSN 节点在线故障诊断方法;首先,建立了监测区域的网络模型和WSN节点故障诊断模型,然后,采用主成分分析法对节点故障样本数据进行降维,从而提高诊断效率,将样本数据作为层次,将故障诊断类作为各层节点建立层次树,采用改进的Sarsa算法求取各层节点的Q值,并将其用于初始化蚁群算法中路径的信息素,最后,提出了一种改进的蚁群算法求取从第一层出发的蚁群到各层节点之间的路径,将各层中信息素最大的节点作为最终的故障诊断类别;在Matlab环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现WSN节点故障诊断,且与其它方法相比,具有故障诊断精确度高且能在线故障的优点,是一种有效的节点故障诊断方法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)003【总页数】4页(P755-758)【关键词】传感器节点;故障诊断;强化学习;蚁群算法【作者】常峰;贺元骅【作者单位】乐山师范学院物理与电子工程学院,四川乐山 614004;中国民航飞行学院航空安全保卫学院,四川广汉 618307【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言无线传感器网络（Wireless sensor network，WSN）是在结合无线通信技术、微电子技术、物联网技术和云计算技术的基础上发展而来，WSN 中的节点通过无线自组织的方式相互协作，对监测区域进行实时监控，感知和收集监控区域的各类信息，并通过多跳的方式将信息发送给基站。

由于监测区域的工作环境复杂，当工作时间过长、外部环境变化过大时，节点易于发生各类故障，由于传感器节点往往通过电池供电，因此，当节点电池耗尽时，也会导致发生故障。

传感器节点的故障使得WSN 的监控性能大大降低，传感器节点通常位于野外恶劣环境或者无人能及的地区，通常为了保证较高的覆盖率，传感器往往密集部署，因此节点数量巨大。

蚁群算法的研究现状

蚁群算法的研究现状Current Status of Re search on Ant Colony Algorithm吴　斌　赵燕伟(浙江工业大学机电学院,杭州　310032)摘　要　蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究表明该算法具有很好的通用性和鲁棒性,在离散的组合优化问题中实验,取得了良好的效果。

介绍了蚁群算法的原理,对目前蚁群算法的研究进展情况进行了分析,同时对比国内外的研究状况提出了自己的观点,以推动该算法在更广阔的领域内得到应用。

关键词　蚁群算法　研究　现状　蚁群系统　组合优化　TSPAbstract　Ant colony alg orithm is a kind of new emulated ev olution alg orithm.The research shows that this alg orithm can be comm only used and offers very g ood robustness,excellent result is obtained in the experiment of discrete combined optim ization.The principle of ant colony alg orithm is introduced and current progress in research of this alg orithm is analyzed.The situation of the research at home and abroad are com pared and the view point of author is given.The application of this alg orithm in wider area is prom oted.K ey　w ords　Ant colony alg orithm　Research　Current status　Ant colony system　C ombined optim ization　TSP0　引言很早人们就知道模仿生物的一些特性,来更好地为人类服务。

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略张峻宾;蔡金燕;孟亚峰;李丹阳【摘要】测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分，最优测试序列能提高故障诊断的效率，常见的故障诊断系统均基于二值属性，而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。

针对多值属性系统测试序列优化问题的特点，提出了一种改进蚁群算法，结合二值属性系统和多值属性系统的关系，设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。

针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题，制定了对应的优化标准，符合实际的测试需求。

通过对比试验，证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题，扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。

%Test sequencing optimization design is an important part of fault diagnosis. The optimized test sequence can improve the ability of fault diagnosis. The binary attribute systems were researched widely,while there are fewer researches on multi-value attribute systems. According to the multi-value attribute system test sequencing problems,a novel Ant Colony Algorithm was advanced. Combining the relation between binary attribute systems and multi-value attribute systems,multi-value attribute optimization state transition rule and pheromone update mechanism were designed. Under the same fault prior probability and test cost,a novel optimization standard was advanced,it satisfies test requirements. The contrast experiments prove that the proposed scheme can solve multi-value attribute electronic systems fault diagnosis and the strategy has been extended.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】5页(P112-116)【关键词】多值测试;多值属性;故障诊断;蚁群算法;测试序列优化【作者】张峻宾;蔡金燕;孟亚峰;李丹阳【作者单位】军械工程学院，石家庄 050003;军械工程学院，石家庄 050003;军械工程学院，石家庄 050003;军械工程学院，石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TP391电子系统故障测试问题需要考虑其各种故障发生的先验概率和对应的测试代价［1-5］。

蚁群算法在配电网故障定位中的应用

蚁群算法在配电网故障定位中的应用摘要：蚁群算法是一种仿生优化算法，具有分布式计算、快速正反馈、启发式搜索的特点。

比传统的矩阵算法具有更好的容错性。

用蚁群算法进行配电网故障定位，当故障信息有少量畸变时，仍能准确判断出故障区域。

本文对配电网故障定位蚁群算法进行了较深入的研究，建立了基于蚁群算法的故障定位模型，列出了算法算式及计算流程，并通过模拟仿真进行了验证。

关键词：蚁群算法，配电网，故障定位1配电网的故障定位及算法研究目前，解决故障定位的算法大致可分为两种：直接算法和间接算法。

直接算法中最典型的就是矩阵算法[1][2]。

该算法计算速度快，但对上传故障信息的准确度要求比较高，容错性较差。

间接算法也就是所谓的寻优算法，目前主要有遗传算法和神经网络算法等，遗传算法和神经网络算法具有较高的容错性。

但寻优算法因为计算量大, 计算速度较慢[3]。

2蚁群算法2.1基本原理据昆虫学家的研究，发现蚂蚁能在没有任何可见提示下找到从其窝巢至食物源的最短路径，而且能随环境的变化而搜索出新的路径。

其根本原因是蚂蚁能在走过的路径上释放一种分泌物信息素，而信息素会逐渐挥发，后面的蚂蚁选择该路径的概率和该路径上信息素的强度成正比。

当一条路径上通过的蚂蚁越多时，其留下的信息素轨迹也越浓，后来的蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而形成一种正反馈机制。

通过该机制，蚂蚁最终可以发现最短路径[4]。

2.2简单应用模型下面结合著名的旅行商(TSP)问题来说明蚁群算法解决问题的步骤。

旅行商问题就是指给定N个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。

如果将每个城市看成是一个节点，城市间的路径为连接顶点的边，距离为边上的权值，则TSP问题就是在一个具有N个节点的完全连通图上找一条距离最小的回路。

蚂蚁k 在运动过程中，根据各条路径上的信息素含量决定转移方向。

在t时刻蚂蚁k由城市i转移到城市j的概率由下式决定：(1)其中， ={0,1...}表示蚂蚁下一步可行路径的集合，表示边(i，j)的能见度( )；α和β为两个参数，分别反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息和启发信息在蚂蚁选择路径中的相对重要性。

蚁群算法

4 概率转换规则
每只蚂蚁根据路径上的信息素和能见度（两城市间距离）独立地选择下一座城市：在时刻t，蚂蚁k从城市i转移到城市j的概率为
α 、β 分别表示信息素和能见度的相对重要程度。
算法的实现
1、初始化，设定相关参数：总的城市数n，蚂蚁数m、初始时各路径的信息素、m只蚂蚁循环次数的最大值 Nmax、信息素的挥发系数ρ以及α、β、Q等。建立禁忌表 tabuk。 2、将m只蚂蚁随机放在各个城市上，每个城市至多分布一只蚂蚁，并将m只蚂蚁所在城市分别存入各自的禁忌表中。 3、所有蚂蚁依据概率转换规则选择下一个城市，并将城市存入禁忌表中。
蚂蚁正常行进，突然环境变化，增加了障碍物
蚂蚁以同等概率选择各条路径，紧接着，随着时间的增加较短路径信息浓度高，选择该路径的蚂蚁逐渐增多。
蚂蚁最终绕过障碍物找到最优路径
人工蚁群算法的基本思想
在蚁群算法实际应用中，提出了人工蚁的概念。人工蚁具有双重特性，一方面，它们是真是蚂蚁行为特性的一种抽象，通过对真实蚂蚁行为的观察，将蚁群觅食行为中最关键的部分赋予了人工蚁；另一方面，由于人工蚁是为了解决一些工程实际中的优化问题，因此，为了使蚁群算法更有效，人工蚁具备了一些蚂蚁所不具备的本领。
假设蚂蚁每经过一处所留下的信息素为一个单位，则经过36个时间单位后，所有开始一起出发的蚂蚁都经过不同路径从D点取得了食物，此时ABD的路线往返了2趟，每一处的信息素为4个单位，而 ACD的路线往返了一趟，每一处的信息素为2个单位，其比值为2：1。寻找食物的过程继续进行，则按信息素的指导，蚁群在 ABD路线上增派一只蚂蚁（共2只），而ACD路线上仍然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后，两条线路上的信息素单位积累为12和4，比值为3：1。若继续进行，则按信息素的指导，最终所有的蚂蚁会放弃 ACD路线，而都选择ABD路线。这也就是前面所提到的正反馈效应。

电气工程及其自动化专业毕业设计参考题目

电气工程及其自动化专业毕业设计参考题目1.集成电路型方向阻抗继电器设计锅炉过热汽温模糊控制系统的设计2.基于小波分析和神经网络理论的电力系统短路故障研究3.谐振接地电网调谐方式的性能分析与实验测试4.电力系统继电保护故障信息采集及处理系统5.消弧线圈接地补偿系统优化研究6.面向对象的10kV配电网拓扑算法研究7.蚁群算法在配电网故障定位中的应用8.中性点接地系统三相负载综合补偿9.电力有源滤波器控制设计10.110kV电力线路故障测距11.防窃电装置的分析与设计12.基于单片机的数字电能表设计13.跨导运算放大器在继电保护中的应用14.基于微机的三段式距离保护实验系统开发15.小干扰电压稳定性实用分析方法研究16.基于灰色系统理论的电力系统短期负荷预测17.冲击负载引起电压波动与闪变分析18.基于等波纹切比雪夫逼近准则最优化方法设计FIR滤波19.电力系统智能稳定器PSS的设计20.基于模糊集理论的电力系统短期负荷预测21.基于labview虚拟仪器的电力系统测量技术研究22.基于重复控制的冷轧机轧辊偏心补偿系统23.基于模糊聚类的变压器励磁涌流与短路电流的识别24.基于蚁群算法的配电网报装路径优化25.基于虚拟仪器的变压器保护系统设计26.配网无功功率优化27.复合控制型电力系统稳定器研究28.电力系统鲁棒励磁控制器设计29.基于标准系统方块图的OTA-C滤波器的实现30.6-10KV电网线损理论计算潮流算法研究31.基于DSP的逆变电源并联系统的功率检测技术研究32.滤除衰减非周期分量的微机保护算法研究33.分布式电力系统发电机动态模型仿真研究34.基于MSP430单片机的温度测控装置的设计35.电力系统谐波分量计算-最小二乘法36.用户供电事故自动回馈系统37.电力系统谐波抑制的仿真研究38.电能质量的模糊定量评价方法39.燕山大学西校区110KV供电方案设计40.数据采集系统USB接口的实现41.具有比率制动和二次谐波制动特性的差动继电器软件设计42.水轮发电机模糊调速系统研究43.电流传输器在继电保护中的应用44.双回电力线路故障测距45.电力负荷管理系统主站控制系统的研究和设计46.燕山大学供电电网改造的初步设计47.基于PLC的机械手控制系统设计48.500KV变电站设计49.基于MA TLAB的数字滤波器设计与仿真50.电力系统继电保护原理课件设计51.塑料注射成型机PLC控制系统设计52.铁磁谐振消谐器软件设计53.电力系统稳定器设计54.基于模糊理论的变电站电压无功综合控制研究55.基于小波理论的电力故障行波分析56.基于DSP的逆变电源并联系统锁相环设计57.220kV变电站设计58.医疗设备检测数量的计算机联网监控系统59.汽轮发电机故障诊断技术研究60.电压无功控制系统模糊控制器的设计61.电力系统电压-无功在线控制数据源仿真系统62.电力系统故障录波数据分析与研究63.火电厂除灰阀门PLC控制系统设计64.电压无功控制系统智能控制器的设计65.简单电力网络潮流计算系统的设计及开发66.混沌电路及其在保密通信中的应用67.电力系统通信协议转换的单片机实现68.混沌遗传算法在电力系统无功优化中的应用69.直流分布式发电系统控制70.逆变电源并联均流技术研究71.基于信息融合技术的变压器故障检测72.距离保护在高过渡电阻条件下的动作研究73.微机继电保护中滤除衰减直流分量的算法研究74.火电厂锅炉水位模糊控制系统的研究75.基于人工神经网络的电力变压器故障诊断76.蚁群算法在配电网重构中的应用77.基于遗传算法的电力市场竞价策略研究78.电梯PLC控制系统设计79.自动重合闸装置设计80.变电站仿真培训系统设计81.基于MSP430单片机的距离保护系统设计82.变压器保护整定计算系统的设计83.电网售电量预测软件研究84.基于可控硅控制的制动器设计研究85.电铁用电特性分析及补偿方法研究86.伴随运算放大器在继电保护中的应用87.电力系统振荡的数字仿真研究88.基于智能理论的高压输电线路故障分析89.电网规划中网架规划的方法研究90.智能交通信号灯系统设计91.基于随机粒子群算法的无功优化92.少油断路器参数测量仪的研制93.应用电磁暂态程序分析电力系统铁磁谐振94.基于VB的液压AGC监控系统设计95.短路电流计算算法研究与编程实现96.应用虚拟仪器测量电网的不平衡度97.电力市场需求侧管理项目投资预测方法研究98.分布式发电微型涡轮发电机控制仿真99.锅炉燃烧系统模糊控制器的设计100.模糊图像分割技术研究101.电力系统谐波分量计算-傅立叶算法102.脉冲式电表的数据采集器设计103.信号流图在电网络分析与设计的应用104.短路计算及继电保护整定系统的设计105.自适应低通滤波器的设计106.中性点不接地系统电容电流检测方法及系统设计107.基于正反馈的单相分布式发电孤岛检测108.混合式光纤电流互感器的设计109.电网无功优化分区的研究110.PLC在机械手控制中的应用111.万能过载保护与自动调整112.零序电流方向保护系统设计113.分布式发电系统可靠性分析114.塑壳断路器的智能控制器初步设计115.基于PLC的高空作业车电控系统研制116.分布式发电燃料电池控制系统仿真117.变压器油荧光谱EEM数据处理与分析118.伴随运算放大器在电流模电路中的应用119.电力系统电压稳定的研究120.利用两侧电量进行电力线路故障测距121.铁磁谐振消谐器硬件系统的设计122.电力系统谐波分量计算-傅立叶与最小二乘法比较123.燕山大学西校区10KV配网综合自动化124.OTA-C电路在继电保护中的应用125.运算放大器在继电保护中的应用126.超高压输电线路的线损研究127.配电变压器不经济状态下的损耗分析与计算128.单相接地故障定位指示器的设计129.电力负荷管理系统无线通信网络的研究和设计130.基于零序电流比幅比相法配电网故障检测的研究131.粒子群算法在无功电压控制中的应用132.PLC在电镀生产线上的应用133.电力系统通信协议转换的单片机实现（硬件部分）134.电力系统潮流和网损计算软件研究135.燕大西校区10KV配网消弧与补偿136.同步发电机短路故障电流仿真分析137.配电网故障恢复研究138.基于PLC的模糊-PI空调室温控制研究139.数学形态学在电力系统暂态信号分析中的应用140.谐振软开关变流器控制研究141.BOOST单级功率因数校正电路研究142.BUCK单级功率因数校正电路研究143.430单片机控制H桥逆变电源研究144.多级电容升压电路研究145.430单片机控制双正激变换器研究146.Boost-Buck级联电路控制研究147.并联谐振DC-DC变换电路研究148.基于430单片机电动车控制研究149.变流器重复控制研究150.单开关逆变电路控制研究151.基于DS证据理论逆变器故障诊断研究152.交流变频电机在自动门控制系统中的应用153.移相控制ZVZCS 变换器154.家用变频空调器中无刷直流电机的控制算法155.电力系统通信协议转换的单片机实现156.一种单片机控制的异步电动机节能装置157.有源电力滤波器(APF)的单周期控制158.TOPSWITCH在单端反激式稳压电源中的应用159.TOPSWITCH在单端正激式稳压电源中的应用160.带传感器的无刷直流电机调速系统161.UC3854在功率因数校正中的应用162.FX2N型PLC在电梯控制中的应用163.Boost电路的软开关PFC技术研究164.Buck电路的电荷控制技术研究165.基于单周期控制的全桥逆变器研究166.榨油厂PLC控制组态界面设计167.三电平直流变换器研究168.单级功率因数校正电路研究169.Buck电路电流控制策略研究170.有源箝位正激变换器研究171.正反激变换器特性研究172.UC3855在Boost PFC变换器中的应用173.单片机控制异步电动机节能器的设计174.“H”型直流脉宽调速系统设计175.热连轧机电气控制系统设计176.穿孔机电气系统设计177.软开关单相Boost PFC电路研究178.锂离子电池充电控制器179.无位置传感器的三相无刷直流电机控制研究180.自驱动同步整流有源嵌位正激DC－DC变换器181.铅酸蓄电池充电控制器182.CRM Boost PFC变换器183.智能生态网络供热系统184.智能大厦的多功能会议系统的设计185.智能建筑的安全防范系统设计186.采用单片机控制的交流电焊机的设计187.SPWM异步电动机变频调速仿真研究188.基于控制专用单片机的无刷电机控制系统189.DC-DC软开关电源及其并联均流研究190.具有PFC功能的AC-DC开关电源设计191.单级逆变器及其单周控制研究192.电动汽车双向直流传动系统研究193.单片机闭环控制BOOST变换器研究194.单片机控制感应电机双馈调速系统研究195.全桥逆变器的单周期控制研究196.BUCK TL 变换器研究197.ZVZCS移相全桥变换器设计198.基于TDA5142T的无刷直流电动机驱动控制系统199.基于MSP430控制移相全桥逆变器的研究200.DSP控制的无差拍控制逆变电源201.电流控制两态调制逆变器的研究202.电网故障限流、保护器203.直流开关电源并联控制及系统设计204.单周期控制和PI控制技术的对比研究205.隔离变换器漏感影响的研究206.隔离式变换器变换效率提高的技术途径探究207.太阳光伏电池系统控制问题的研究208.DC/DC变换器的滑模变结构控制209.单相并联型APF特性的仿真分析210.超导储能磁体参数优化设计211.储能磁体励磁电源及其控制技术212.高频谐振式储能电容充电控制系统213.电力负荷管理系统终端装置的研究与设计214.低压大电流同步整流DC-DC变换器设计215.低电压大电流电压半桥变换电路设计216.ZVT PFC BOOST 变换器设计217.ZVT PWM DC-DC变换电路设计218.自驱动ZVS同步整流DC-DC变换器研究219.新型超声波测距系统的设计220.智能化车窗升降控制器的设计221.电动助力转向系统的研究222.智能温度控制系统的研究223.高频开关电源的设计224.反激变换器控制方式的研究225.DSP控制单相全桥逆变器的研究226.ZVZCS移相全桥变换器的研究227.单周控制不连续导电ZVS谐振PFC电路228.ZVZCS移相全桥DC/DC变换器229.电力电子电路缓冲器研究与仿真230.基于Boost的零电压转换PWM变换器研究231.电力负荷管理系统接口系统的研究和设计232.高功率因数电子镇流器研究233.带有功率因数校正的单级隔离式DC/DC变换器234.车载高频正弦波逆变电源235.带辅助变压器ZVZC移相全桥DC/DC变换器设计236.基于单周期控制的单相功率因数校正研究237.基于单周期控制的三相电力有源滤波器研究238.自激式隔离多路输出开关电源239.双耦合绕组反激式单级PFC变换器研究240.单相逆变器并网控制技术仿真研究241.基于MSP430的温度检测仪设计242.基于MSP430直流电机调速系统设计243.逆变器并联运行环流分析及其控制技术研究244.基于定频积分控制的有源滤波器设计245.新型移相控制ZVZCS DC/DC变换器246.带脉动补偿单相升压PFC电路研究247.单周期控制功率因数校正器248.采用“H”桥的软开关功率因数校正器249.单相逆变器SPWM策略比较研究250.臭氧发生器电源容性PWM控制研究251.Buck变换器的交错并联技术研究252.级联型变流器阶梯波脉宽调制研究253.谐波注入式SPWM技术研究254.ZVS移相全桥变换器的设计255.65W通用型多路隔离输出电源的设计256.基于单周期控制的单相电力有源滤波器的设计257.有源箝位ZVZCS移相全桥PWM变换器的研究258.单相逆变器的模糊控制技术仿真研究259.三电平Buck变换器的设计260.基于定频积分控制的单相PFC技术研究261.基于单周期控制的单相逆变器设计262.异步电动机SPWM变频调速仿真研究263.带位置传感器的无刷直流电机开环调速系统264.单周期控制的有源滤波器的研究265.临界工作模式单级功率因数校正电路研究266.多级电感升压电路研究267.变频电流源电路研究268.“T”型直流脉宽调速系统269.矿井提升机电控系统设计270.自驱动同步整流全桥变换器271.钢筋调直定尺剪切机数字控制研究272.热力企业生产监控系统的研究273.低电压大电流电压半桥变换器设计274.基于三次谐波检测无刷电机控制的研究275.三相UPS逆变器及其并联运行研究276.单片机控制半导体照明及其适配电源系统研究277.单周期控制功率因数校正技术研究278.发光二极管最佳驱动方式的对比研究279.DC/DC变换器并联输出控制技术280.DC/DC升压隔离变换及控制技术281.零电压转换PWM DC-DC变换电路设计282.基于神经网络控制的三相可逆变流器的研究283.基于Boost的零电流转换PWM变换器研究284.基于单片机的蓄电池容量测试系统285.单相单级高频链正弦波逆变器研究286.Boost PFC交错并联AC/DC变换器研究287.液晶电视电源系统设计288.移相控制全桥变换器设计289.直流开关电源的设计290.基于瞬时无功功率理论的谐波和无功电流实时检测291.交错并联式双管正激变换器的设计292.基于HPWM调制方式的逆变电源研究293.新型Boost ZCT-PWM变换器294.一种有源箝位正激变换器的设计短路电流计算曲线的算法研究及与IEC短路电流计算法的对比计算曲线法用于大容量机组短路电流计算的评估崇明电网配置低压减载装置的必要性和可行性研究电压稳定计算中配网模型的研究上海电网电压稳定极限运行能力分析发电机励磁系统模型对短路电流计算结果的影响联络线功率对上海电网电压稳定极限运行的影响采用“干预法”估计谐波阻抗波过程试验装置的研制直流电源中可控硅控制电路的设计应用于波过程试验装置的频率可调方波发生器的研制水位测量仪的液晶显示器电路的设计基于R232、R485的无线数据通信系统的设计直流电源中脉冲宽度控制电路的设计红外温度测试系统中数据采集电路的设计水位测试系统数据采集的电路设计背靠背电容器组开断试验研究100kV标准冲击电阻分压器的研制220kV断路器合成试验方案的设计100kV标准直流分压器的研制开关柜中加热器的控制器研制串联点火球隙放电特性研究10kV断路器恢复电压的实现大电流分流器的比对研究城市小区高中压配电网络规划《电力系统分析》课程网上教学平台变电运行信息管理系统的设计电力系统异种数据库数据共享连接方式探究电力市场中不同电价结算方式的分析与比较灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用变电站操作票专家系统的设计及开发基于粗糙集的电力系统警报数据处理应用研究基于相似日的短期负荷预测技术研究电力市场改革中对搁置成本的处理方法研究浙江淳安“十一五”电力发展规划上海奉城经济园区高中压配电网络规划江苏大丰“十一五”电力发展规划马鞍山发电厂大型电力变压器故障诊断系统的应用开发马鞍山发电厂大型电力变压器故障诊断系统的研究上海意德商城中低压配电网络规划线路保护模块设计及电力系统分析软件应用变压器保护模块设计及电力系统计算分析软件应用输电线路短路故障分析与线路保护整定输电线路继电保护配置及模拟仿真配电网短路故障分析与变压器保护整定风场距离对风电并网运行特性的影响分析与计算风力发电并网运行时系统电源的影响分析与计算变压器和母线继电保护配置及模拟仿真元件模型对暂态稳定影响的研究220KV变电所工程电气部分初步设计一种模糊免疫PID励磁控制器的设计基于遗传算法的PMU优化配置免疫算法在PMU优化配置中的应用一种自适应模糊PID励磁控制器的设计负荷对电力系统稳定的影响研究AutoCAD在电气主接线设计中的应用及CAD在电气专业的二次开发宝钢微机保护装置仿真平台的开发500kV变电站电气倒闸操作票软件的开发新建2*600MW机组发电厂电气设计临海2*300MW机组电厂电气主系统设计扩建1*300MW机组电厂电气主系统设计2*200MW发电厂电气主系统设计220KV滁东变电站电气部分设计安平2*300MW机组电厂电气主系统设计220KV高资变电站电气部分设计电力有源滤波器谐波测量系统微机控制大型变电站电压、无功双参数调压微机控制有源电力滤波器的微机控制静止无功补偿器TCR+TSC设计研究电力系统单通滤波器设计配电网线损计算及降损措施分析电力系统中性点接地方式探讨基于DGA技术的变压器故障诊断方法研究油浸式变压器局部放电检测与放电特性的研究全寿命周期成本LCC管理在电力系统变电站的应用研究上海电网黑启动及LCC在事故启动电源配置方案上的应用基于蓝牙技术的变电站低频减载装置基于蓝牙通讯的变电站电压-无功监控的研究WJJX-6实验平台上交流电压值及相交差测量的实现基于蓝牙通讯技术的单片机交流电气参数监测系统电力市场竞价策略初步探讨串联补偿对电力系统稳定性的影响风力发电并网运行暂态分析研究基于Matlab实用化的电力系统计算研究配电网分析与优化研究风力发电并网运行稳态分析研究电力系统网损计算的研究电力系统可视化研究及潮流计算电力系统仿真平台体系研究济宁电网实时无功补偿以保证电压连续稳定性的研究济宁电网无功电源规划的研究用于风力发电机中的逆变器的设计和计算风力发电机整流器的设计与计算分布式母线保护的通信研究配电网规划的可靠性后评估方法研究一种电流互感器饱和检测的新方法基于分布式母线保护原理同步发电机失磁保护新方法的探索基于LCC的配电网经济性评估智能型电力系统稳定器的研究基于变频器技术的泵系统控制及实现基于人工智能的电力需求预测研究配电网开关优化配置的遗传算法变频调速电机功率因数特性优化设计变频调速电机设计中谐波抑制的研究双速异步风力发电机的双速绕组设计双速异步风力发电机功率因数特性设计双速异步风力发电机效率特性设计谐波及无功电流检测的Matlab仿真异步电机直接转矩控制变频调速的Matlab仿真变频调速电机的效率特性优化设计电力系统220KV继电保护试验与实验方法研究分布式数显表的软件研究WCB-821型微机厂用变保护与测控装置实验与试验方法研究电力系统220KV测控装置实验与试验方法研究35KV电容器综合保护测控装置WDR-821试验与实验方法研究电力系统220KV继电保护实验与试验方法研究2分布式数显表的硬件研究电力系统35KV线路综合测控装置WXH-822试验与实验方法研究基于门限小波包的长期负荷预测方法研究变压器铁心多点接地故障定位检测研究电力市场中发电厂竞价随机优化策略的研究基于门限小波包的短期负荷预测方法研究基于电流分布计算方法的6～10kv配电网优化运行XLPE电缆金属护套多点接地检测方法研究基于地理信息系统的电网设备管理系统电力市场的竞价策略电力市场的交易模式无功功率补偿调压地铁牵引电源谐波电流分析及滤波器设计整流装置谐波电流仿真分析及滤波器设计电能计量现场问题分析及防窃电技术电源的仿真分析与设计40000KV A变压器二次侧滤波补偿节能装置设计宝惠石油机械厂滤波补偿节能装置设计站用电400V交流系统仿真程序开发站用电110V直流系统仿真程序开发基于ANSOFT技术的异步机效率曲线的研究基于ANSOFT技术的变频电机优化设计谐波与无功电流的滤波检测分析及仿真浙江省青田县远期高压配电网初步规划浙江省龙泉市远期高压配电网初步规划异步电机直接转矩控制的DSP实现基于小波变换的异步电机故障诊断基于LABVIEW的同步发电机参数测定系统的设计与实现基于虚拟仪器的汽轮发电机振动故障监测与诊断基于虚拟仪器的异步电动机故障监测与诊断直流电动机调速控制的DSP实现油纸绝缘电气设备的故障诊断技术变压器在线监测技术的研究变压器油中溶解气体分析与故障诊断绝缘油中气体的在线监测传感器在变压器故障检测中的应用变压器的状态分析方法变压器状态检测技术的研究变压器可靠性分析与寿命评估多点温度检测系统中差模电路的仿真多路数据采集系统基于LabVIEW构建虚拟频率测量仪的研究基于labVIEW构建虚拟交流参数测量仪的研究基于MATLAB构建FIR数字信号处理仿真系统的研究基于MATLAB构建IIR数字信号处理仿真系统的研究多谐波源求和问题的研究利用概率密度函数估计公共点谐波发射水平传感技术在变压器故障诊断中的应用变压器故障诊断技术的研究人工智能(AI)在变压器故障诊断中的应用在线检测装置在变压器故障诊断中的应用变压器可靠性分析及其寿命评估变压器老化诊断变压器故障诊断的人工神经网络法(ANN)基于PSASP软件的电力系统无功优化研究基于PSASP软件的电力系统电压静态稳定性研究基于PSASP软件的电力系统短路电流水平分析高压直流输电系统EMTDC动态仿真高压直流输电系统的MA TLAB动态仿真HVDC系统的电压静态稳定性研究安徽电网短路电流限制措施研究利用概率密度函数进行矢量分解估计谐波发射水平宝钢微机保护装置仿真平台系统设计宝钢ABB--REF线路微机保护仿真平台设计宝钢东芝--GRL线路微机保护仿真平台设计上海清洁能源应用及并网运行研究上海电力公司电网潮流、短路计算程序编制上海风力发电并网运行方式研究宝钢东芝--GRT变压器微机保护仿真平台设计风力发电并网动态过程分析基于MATLAB的三相整流桥谐波分析与谐波检测基于MATLAB的APF仿真研究一种新型的电力有源滤波器带三相不平衡调节功能的无功补偿装置研究一种基于数字信号处理器的新型的DC-DC变换器电力系统高压设备检测（变频谐振电源）基于数字信号处理器的三电平变换器配电网规划的技术经济评估分析高压电磁场环境影响评价柳林刘家山100输变电新建工程一次部分设计舟山电网“十一五”规划及2020年远景展望PLC控制的变频调速在岸边集装箱起重机上的应用研究电网基础信息模型的研究110KV新区变电所二次部分的设计220kV REL551线路微机保护装置仿真模型开发天荒坪抽水蓄能电站厂用直流系统通用仿真程序开发500kV WYP-01线路微机远方跳闸就地判别装置仿真模型开发天荒坪抽水蓄能电站厂用交流系统通用仿真程序开发220kV RCS-902线路微机保护装置仿真模型开发。

基于智能算法的电力系统故障诊断与预警研究

基于智能算法的电力系统故障诊断与预警研究当前, 电力系统是现代工业社会中不可或缺的基础设施之一。

在电力系统中, 故障和事故的发生时有发生, 往往会导致电网系统的瘫痪, 严重影响生产和生活。

因此, 电力系统的故障诊断和预警一直以来备受关注。

针对电力系统的故障诊断和预警问题, 人们开始研究基于智能算法的方法, 这种方法越来越受到电科技界和学术界的青睐, 并取得了良好的效果。

一、智能算法智能算法是指人工智能中解决问题的一类算法。

智能算法的特点是能够自己学习、自适应, 并能够对特别复杂的问题进行建模和求解。

典型的智能算法包括遗传算法、神经网络、粒子群算法、模拟退火算法、人工免疫系统、蚁群算法等。

这些算法具有不同的特点, 在解决不同的问题上有着不同的应用。

对于电力系统的故障诊断和预警问题, 一些智能算法已经得到成功地应用。

二、智能算法在电力系统故障诊断中的应用智能算法在电力系统故障诊断方面有很广泛的应用。

与传统的故障检测比较, 智能算法具有更高的准确性和更好的稳定性, 并能够更加方便地实现故障检测和修复。

以下介绍几种基于智能算法的故障诊断方法。

1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化原理的智能算法。

通过模拟“自然选择、基因变异、基因重组”等进化过程, 求解最佳的问题解。

在电力系统故障诊断中, 遗传算法可以根据电流、电压、功率等信息, 分析电力系统的状态, 找出电路中的故障点, 并提供修复建议。

2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑工作原理的智能算法。

它可以通过训练得到一个模型, 并用于分类、预测、识别等任务。

在电力系统故障诊断中, 神经网络可以利用历史数据, 建立电力系统模型, 并对故障情况进行预测, 以此来提供故障诊断建议。

3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚁群寻找食物的行为, 用于解决最优化问题的智能算法。

在电力系统故障诊断中, 蚁群算法可以模拟电路中电子的运动, 快速定位故障点, 并对电路进行去噪、滤波等处理, 降低系统噪声.三、智能算法在电力系统故障预警中的应用除了故障诊断, 智能算法也可以用于电力系统的故障预警。

蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进

Ａｓａｔｂｔｃｒ源自ＡｍｄｌｆＤ（ｕｉｓｒｅｃｏ）ｂｓｄｏＣ（ｎｃｌｎｐｉｚｔｎｓｒｌｉｔｄｃｄｉｉｐｐｒｉｈｈｏｅｏＭＵＭｈＵｅｔｔｎａｅｎＡＯＡｔｏｙｏｔａｉ）ｉｆｓｙｎｏｕｅｔｓａｅ，ｎｗｉＤｅｉｏｍｉｏｔｒｉｎｈｃ
＝
１２，，来记录蚂蚁ｋ当前走过的城市。在ｔ， … ｍ）时刻，蚂蚁ｋ
０引言
２０世纪９０年代初期，意大利学者ＤｒｏＭａｒ＿等人通过ｏｉｃ】ｇｏ
在城市ｉ选择城市的转移概率ｐ（）：ｔ为
模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出了蚁群算法ＡＯＣ
蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进
张元敏殷志锋
（昌学院电气信息工程学院许河南许昌４１０）６００
摘
要
首先基于蚁群算法建立了一个多用户检测问题的模型，在这个模型中，蚁群算法得到了简化并且更加利于并行计算。随
，
后将最大一最小的蚂蚁系统用于多用户检测，并通过分析算法的缺陷提出了一种蚁群算法与禁忌搜索相结合的混合算法。通过对多
维普资讯
第２第５期５卷
２００８年５月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｍｐｔｒＡｐｌｔｏｓａｄＳｆｃｗａｅ
Ｖｏ．５Ｎｏ５１２．Ｍａ０８ｖ２０
其中ａｌｅＣ—ｔｂ表示蚂蚁ｋ一步允许选择的城市；ｌｗｄ＝｛ａｕ）ｏ下叼为启发函数，一般用两城市之间距离的倒数表示，这个量在蚂

基于改进蚁群算法的电力变压器绕组故障智能检测方法

基于改进蚁群算法的电力变压器绕组故障智能检测方法陈超人　胡明波　夏　坊　冉梦东　任　飞（贵州电网有限责任公司遵义供电局）摘　要：为了提高对电力变压器绕组故障的检测精度及效率，为电力系统的稳定运行提供有力保障，本文引入蚁群算法并对其进行改进，提出一种新的电力变压器绕组故障智能检测方法。

首先，对电力变压器绕组故障的特性进行分析，并进行故障特征提取。

其次，对传统的蚁群算法进行改进。

然后，构建电力变压器绕组故障检测模型，实现绕组故障的智能检测。

实验结果表明，应用本文方法对电力变压器绕组故障进行检测具有更高检测精度及效率，为电力变压器的安全运行和电力系统的稳定提供了有力保障。

关键词：蚁群算法；电力系统；变压器；绕组故障；故障检测0　引言电力系统中的核心组件之一便是电力变压器，若其发生故障，严重的时候甚至可能引发危险事故。

考虑到这一点，及时且准确地诊断绕组故障变得尤为重要［1］。

它不仅仅能确保电力系统的稳定运行，还能在很大程度上增强电力设备的安全性，进而避免发生重大事故。

为了确保电力设备的安全稳定运行，对电力变压器绕组故障的检测十分必要。

传统的电力变压器绕组故障检测方法主要基于定期检修和离线实验，这些方法虽然能够发现一些潜在故障，但存在着检测周期长、效率低下等问题，难以满足现代电力系统对设备安全性的高要求［2-4］。

因此，如何实现电力变压器绕组故障的智能、在线检测，成为当前电力领域亟待解决的问题。

为此，本文基于改进后的蚁群算法，提出一种电力变压器绕组故障智能检测方法。

应用加快了收敛速度并强化了全局搜索能力的蚁群算法展开研究，结合电力变压器绕组故障的特性，构造相应的故障检测模型，实现对绕组故障的智能检测。

1　电力变压器绕组故障特性分析电力变压器绕组故障特性分析是本文研究的重要基础，绕组故障是电力变压器常见的故障之一，其产生原因和表现形式多种多样，对电力系统的稳定运行造成威胁。

开路故障通常由于绕组内部的导线断裂或连接不良导致，其会导致电流中断，变压器输出电压降低；短路故障可能是由于绝缘击穿或绕组变形造成的，会导致电流突然增大，油温迅速升高，若不及时切断，可能会造成绕组烧毁；接地故障通常是由于外部物理损坏导致的，这会引发变压器漏电流的增加，可能导致保护装置动作。

蚁群算法在电机故障诊断中的应用

蚁群算法在电机故障诊断中的应用
石丁丁;潘宏侠
【期刊名称】《大电机技术》
【年(卷),期】2009(000)001
【摘要】蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特点.本文介绍了蚁群算法的基本原理和算法模型,建立了以电机为对象的神经网络故障诊断系统,应用蚁群算法训练了神经网络并进行了故障诊断,与BP算法的诊断结果进行了比较.网络训练的对比结果表明,基于蚁群算法的神经网络故障诊断系统,对多故障征兆有较好的故障识别率,且算法收敛快,诊断精度高,具有较高的搜索效率.
【总页数】5页(P26-30)
【作者】石丁丁;潘宏侠
【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,太原,030051;中北大学信息与通信工程学院,太原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】TM307
【相关文献】
1.基于蚁群算法的神经网络在发动机故障诊断中的应用研究 [J], 宋红英;纪威;李波
2.蚁群算法在故障诊断中的应用 [J], 白士红;唐辉辉
3.状态检测与故障诊断技术在大型电机故障诊断中的应用 [J], 王海铭
4.状态检测与故障诊断技术在大型电机故障诊断中的应用 [J], 王海铭
5.西门子变频器的检测电机数据功能在电机故障诊断中的应用 [J], 赵佳萌
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。