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控制理论与控 制工程

支持向量机（SVM）是将结构风险最小化以构建更好的超平面，从而最大化 超平面与超平面两侧样本点之间的距离。基于 Levy 飞行算子、Brownian 运动算 子和 Tangent 飞行运动算子，提出了两种改进的物理群智能优化算法（Henry gas solubility 优化算法和 Archimedes 优化算法）算子，来优化 SVM 的惩罚因子和核 函数参数，以增强其全局和局部搜索能力。

选取 UCI 乳腺癌症数据集中的 Iris 数据集、Strip surface defect 数据集、Wine 数据集和 Wisconsin 数据集进行仿真 实验，仿真结果表明，经过优化的基于改进的物理群智能算法的 SVM 可以有效地 提高数据分类精度。

本人主要从事电气自动化、电力系统继电保护及智能优化算法领域的研 究，涉及到智能制造生产线、车辆辅助驾驶检测系统、变电站高压无功补偿及 继电保护等方面。 在电气自动化领域的研究中，主要从事自动化生产线的设计及生产线的自 动控制策略，从而实现更加精准的控制效果。目前涉及钢厂多种加热炉窑、板 材生产线、物流行业多巷道立体仓库、机器人控制、全自动钢桶制造生产线及 云端智慧冷库保鲜系统等领域，取得了很好的效果。 在电力系统继电保护领域的研究中，主要涉及变电站 STATCOM 无功补偿 及相关的继电保护工作，设计的与 STATCOM 配套的继电保护系统，已经应用 于南非 50MVA STATCOM 项目和莫桑比克 75MVA STATCOM 项目，运行 效果良好