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1、2006年第34卷第12期流体机械25文章编号:1005—0329(2006)12—0025—04基于粒子群算法的涡旋压缩机涡旋盘优化的研究刘振全,佘莉芳(兰州理工大学,甘肃兰州730050)摘要:建立了基于粒子群优化算法的涡旋压缩机动静涡旋盘能效比的数学模型,采用粒子群算法优化涡旋压缩机涡旋盘的结构参数,验证了粒子群算法具有收敛速度快,算法简单易行,不易陷入局部极值等其它算法无法比拟的优点,是一种行之有效地优化方法。关键词:粒子群算法;涡旋压缩机;模型;能效比EER中图分类号:TH45文献标识码:AOpti
2、malDesignStudyontheOrbitingandFixedScrollBasedontheParticleSwarmOptimizationLIUZhen2quan,SHELi2fang(LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou730050,China)Abstract:MathematicalmodelsofoptimizationdesignofEERbasedontheprincipleoftheParticleSwarmOptimization(PSO)a
3、reestablished.Thestructureparametersofscrollaredefinedandoptimizedfortheneedofthemodelanalysis.Theresultsofop2timizationprovethatPSOisanefficientmethodwithrapidconvergenceandsimpleprocess.Mostofall,PSOcannoteasilyfallintopartminimum.Keywords:particleswarmop
4、timization;scrollcompressor;model;EER1前言其中应用较多的是遗传算法。遗传算法虽然具有不易陷入局部最优的特点,但是其实现步骤包括涡旋压缩机的动静涡旋盘是整机的关键部个体编码、选择、交叉、变异等计算过程,这些计算件,其基本参数的取值直接影响压缩机工作性能。过程不仅繁杂,而且其中选择、交叉、变异操作具因此优化涡旋盘的关键技术参数,使参数取值更有较大的随机性,优良个体很可能无法遗传到下加合理对于提高能效比、节约能源、提高压缩机运一代,将导致优化效率降低、优化结果不准确。转效率具有
5、重要的意义。传统优化设计方法对提粒子群算法也属于进化算法的一种。粒子群高产品的设计水平和改进设备的设计方案做出了算法(PSO)是20世纪90年代中期,Eberhan博极大贡献。但是,传统的优化设计中约束优化方士和Kennedy博士共同发明的一种新的群体智能法的研究还不完善和深入,普遍存在被优化函数计算技术,它是一种并行的全局性的随机搜索算形式复杂、求解困难、收敛速度较慢等缺点,并且法,它源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究,通对于维数较高的优化问题或约束条件的数目较多过群体中个体之间的协作和信息共享寻求最优时,
6、往往得出伪优点。解。PSO具有计算过程简单、容易实现、对目标函近年来,出现了一种模仿生物进化的优化算数没有可微性、连续性要求,同时收敛快、不易陷法称为进化算法。进化算法包括遗传算法、遗传入局部最优解。这些特点不仅克服了传统优化技编程法、进化规划法、进化策略法、模拟退火法等,术的缺点,而且与遗传算法比较,所有的粒子可能收稿日期:2006—04—26基金项目:2005年度“高等学校博士学科点专项科研基金”(2005731002)©1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPub
7、lishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net26FLUIDMACHINERYVol134,No112,2006k更快的收敛于最优解。本文基于粒子群算法优化vid———第k次迭代粒子i飞行速度矢量的涡旋盘能效比,不仅在较短时间可获得全局最优第d维分量k解,而且简单易行。xid———第k次迭代粒子i位置矢量的第d维分量2粒子群算法的基本原理pid———粒子i个体最好位置pbest的第d维分量粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个pgd———群体最好位置gbe
8、st的第d维分量体之间的协作和信息共享来寻找最优解。每个优c1,c2———权重因子化问题的解犹如搜索空间中的一只鸟,鸟被抽象rand()———随机函数,产生[0,1]的随机数为没有质量和体积的微粒(点),我们称之为“粒w———惯性权重函数子”。粒子群算法的优化步骤为:粒子i在N维空间里的位置表示为矢量Xi=(1)初始化参数,并赋予粒子初值;(x1,x2,...,xN),飞行速度表示为矢量Vi=(v1
