多策略粒子群算法在磁悬浮承重装置中的应用

混合磁悬浮装置的各项参数相互影响,决定着整个装置的性能。在满足承重要求的条件下,有必要对该装置的各项参数进行优化研究。为此,提出一种多策略改进粒子群算法,并将其应用到混合磁悬浮承重装置的参数优化中。首先,对混合磁悬浮装置进行介绍,通过分析永磁和电磁悬浮力,以励磁损耗和资金投入最小,和在允许范围内减载程度最高为目标,建立该装置的优化模型。在算法上,通过分析传统粒子群算法的缺陷,首次提出多开端策略来提高种群的多样性,结合反向学习和参数修正等多种策略对粒子群算法进行改进(多策略改进粒子群算法),以广义Schwefel函数为验证函数,通过与其他粒子群算法的比较证明,改进算法具有更强的优势。最后,运用多策略改进粒子群算法对磁悬浮模型进行优化,将优化结果与原有参数进行比较,分析可知该结果更加符合实际情况,通过仿真验证该结果的合理性,为进一步建立实验模型奠定了理论基础。