基于改进粒子群算法的电磁发射系统电源时序多阶段优化策略.pdf

【摘要分析】 本文主要研究的是电磁发射系统电源时序的多阶段优化策略，通过采用改进的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来提高发射过程中的电流平稳性和出口速度。针对电磁发射对电流波形平稳性的需求，文章提出将发射过程分为多个阶段，并确定了各阶段的划分原则。在每个阶段，建立了脉冲成形网络电源时序的优化模型。同时，为了提升优化效率和搜索性能，作者引入了一种自适应动态调整惯性权重的PSO算法。该算法可根据群体的进化状态自动调整惯性权重，增强了算法的动态适应性，从而提高了全局和局部搜索能力。 考虑到初始时序取值空间过大可能导致收敛速度变慢，文中提出了动态缩减搜索空间的操作。当新阶段产生的电流波形无法改善时，会提高时序取值区间的下限，以加快优化进程。通过在某个电磁发射系统电源时序的优化设计中应用该策略，仿真结果显示，放电电流曲线非常平稳，且能获得较高的出口速度，验证了该优化策略的有效性。 【关键词解析】 1. 电磁发射（Electromagnetic Launch, EML）：这是一种利用电磁力驱动物体高速运动的技术，常见于电磁炮、电磁弹射器等领域。 2. 放电时序（Discharge Sequence）：指在电磁发射过程中，电源向负载提供能量的时间序列，对电流波形的形成至关重要。 3. 多阶段优化策略（Multi-stage Optimization Strategy）：将复杂问题分解为多个阶段进行逐个优化，可以提高整体优化效果。 4. 改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）：PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过粒子的迭代寻优，找到问题的最佳解。改进的PSO增强了算法的全局搜索能力和动态适应性。 5. 脉冲成形网络（Pulse Forming Network,PFN）：用于产生高功率脉冲的电路系统，其作用是将直流电源转换为所需的脉冲电流。 【总结】 文章的核心在于提出一种基于改进PSO的多阶段优化策略，解决电磁发射系统电源时序控制问题。通过动态调整的PSO算法，实现了对电流波形的精细控制，确保了发射过程的平稳性和高效性。这一策略对于提高电磁发射系统的性能具有重要意义，尤其对于电流波形的优化和系统整体效率的提升具有实际应用价值。