振动与冲击2021，Vol.40Issue(14) ：27-34.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.14.004

基于圆周割线改进型粒子群优化算法的叶片临界颤振辨识方法研究

Method of identifying limit cycle oscillations of blades based on circular secant modified particle swarm optimization

李迺璐 尹佳敏 杨华 朱卫军
振动与冲击2021，Vol.40Issue(14) ：27-34.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.14.004
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基于圆周割线改进型粒子群优化算法的叶片临界颤振辨识方法研究

Method of identifying limit cycle oscillations of blades based on circular secant modified particle swarm optimization

李迺璐 1尹佳敏 1杨华 1朱卫军1
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作者信息

  • 1. 扬州大学 电气与能源动力工程学院,江苏扬州225127
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摘要

针对风力机叶片在颤振风速下的临界颤振现象,创新性地结合几何圆周割线和传统粒子群优化算法,首次设计了一种圆周割线改进型粒子群优化算法,应用于叶片临界颤振系统的参数辨识.该方法利用圆周上移动点的割线距离来动态调节全局学习因子和局部学习因子,针对优化辨识提高全局搜索和局部搜索的动态平衡性,避免陷入局部最优,提高算法的整体寻优性能和优化效率.仿真试验中,将该方法与多种先进粒子群优化算法(如改进型粒子群优化(MPSO)算法、基于线性递减惯性权重的粒子群优化(LDIW-PSO)算法、基于动态学习因子的免疫粒子群优化(IPSOD-CLF)算法)的辨识结果相比较,结果表明该辨识方法在辨识精度、计算时间和鲁棒性方面均具有显著的优越性.

关键词

圆周割线改进型粒子群优化(CSM-PSO)/叶片振动/临界颤振/系统辨识

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基金项目

出版年

2021
振动与冲击
中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.898
ISSN：1000-3835
被引量3
参考文献量14
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