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中国区域30米分辨率LS因子数据集V1.0
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作者 赵江华 王学志 周园春 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第1期236-247,共12页
土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模... 土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。 展开更多
关键词 ls因子 土壤侵蚀模型 30米分辨率 中国区域
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多策略改进COA算法优化LSSVM的变压器故障诊断研究 被引量:1
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作者 李斌 白翔旭 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第4期112-119,共8页
为解决变压器故障诊断准确率低的问题,本文提出一种多策略改进浣熊优化算法(ICOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)将变压器故障数据集进行特征提取,降低故障数据维度;其次,应用混... 为解决变压器故障诊断准确率低的问题,本文提出一种多策略改进浣熊优化算法(ICOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)将变压器故障数据集进行特征提取,降低故障数据维度;其次,应用混沌映射、透镜反向学习、Levy飞行等策略对浣熊优化算法(COA)进行优化,提高全局寻优能力;然后,应用ICOA算法进行LSSVM参数寻优,构建ICOA-LSSVM故障诊断模型;最后,将特征提取后的数据导入ICOA-LSSVM中并与其他模型对比。实验结果表明所提方法准确率为96.19%,相比其他诊断模型具有更高的故障诊断精度。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 浣熊优化算法 核主成分分析 最小二乘支持向量机
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基于SVS算法优选整形正则化参数的WLSSI谱反演方法研究 被引量:1
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作者 乐友喜 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期440-451,共12页
谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出... 谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出发,反演得到地震信号的傅里叶级数系数,然后将整形正则化思想引入加权最小二乘谱反演中,基于谱反演方法构造了一种整形正则化算子;采用分群涡流搜索算法对整形正则化参数进行优选,较好地克服了反演过程中的收敛速度慢和稳定性差的问题,获得了地震信号较为稳定的时―频域分布特征。模型测试及实际资料处理结果表明:该方法具有很好的时频域分辨率及能量聚焦性,能够识别含油气储层的优势频率范围;利用优势频率的瞬时振幅特征,可以基本确定含油气储层的横向分布范围,从而实现对含油气储层的精细刻画和描述。 展开更多
关键词 谱反演 整形正则化 分群涡流搜索算法 加权最小二乘 时频谱
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基于LMedS的WTLSD拟合平面算法研究
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作者 任永强 臧昌禹 胡长路 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期83-86,共4页
针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。... 针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。 展开更多
关键词 点云数据 噪点 平面拟合 最小平方中值算法(LMedS) 距离加权总体最小二乘法(WTlsD)
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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
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作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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不均衡样本下轴承故障的LSGAN‑Swin Transformer诊断方法
6
作者 刘杰 谭玉涛 +1 位作者 谷艳玲 杨娜 《振动工程学报》 北大核心 2025年第8期1775-1787,共13页
针对轴承在复杂环境下工作时故障数据难以大量获取,正常数据与故障数据比例严重失衡造成的深度模型训练不充分、诊断精度低等问题,提出一种基于LSGAN-Swin Transformer的轴承故障诊断方法,利用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)扩充不均衡或... 针对轴承在复杂环境下工作时故障数据难以大量获取,正常数据与故障数据比例严重失衡造成的深度模型训练不充分、诊断精度低等问题,提出一种基于LSGAN-Swin Transformer的轴承故障诊断方法,利用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)扩充不均衡或缺少的轴承数据集,引入窗口自注意力网络进行轴承故障状态识别,使用两种数据集验证所提方法的有效性,并分别与SGAN、WGAN进行对比,证明LSGAN生成的数据训练模型具有更高的准确率。在小样本条件下训练LSGAN,将所提Swin Transformer(Swin-T)模型与CNN、AlexNe和SqueezeNet进行对比,诊断准确率分别提升了34.85%、13.45%和12.95%。通过t-SNE可视化分析对模型分类效果进行评估,结果表明,LSGAN-Swin-T模型在训练样本数量较少时仍能较好地满足故障诊断中的需求,为不均衡数据下的轴承故障诊断研究提供思路。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 不均衡样本 最小二乘生成对抗网络 Swin Transformer
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Numerical modelling for predicting corrosion initiation life of reinforced concrete square piles under reverse-seepage pressure 被引量:1
7
作者 WANG Rong-bo WU Wen-bing +3 位作者 HE Si-hong XIAO Liang WEN Min-jie MEI Guo-xiong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第10期3596-3611,共16页
Square piles of reinforced concrete(RC)in marine environments are susceptible to chloride-inducedcorrosion.A novel reverse-seepage technique(RST)is applied to square piles to block the intrusion of chlorides.Thisresea... Square piles of reinforced concrete(RC)in marine environments are susceptible to chloride-inducedcorrosion.A novel reverse-seepage technique(RST)is applied to square piles to block the intrusion of chlorides.Thisresearch introduces a computational model designed to predict the lifespan of corrosion initiation in reinforced concretesquare piles when applied reverse-seepage pressure.The model considers the impacts of chloride binding and the tripletime-dependence property among the permeability,the corrected surface chloride concentration,and the diffusioncoefficient.The proposed numerical model is solved using the alternating direction implicit(ADI)approach,and itsaccuracy and reliability are evaluated by contrasting the computational outcomes with the analytical solution andexperimental results.Furthermore,the primary factors contributing to the corrosion of reinforced concrete square pilesare analyzed.The results indicate that applying RST can decrease the chloride penetration depth and prolong the lifespanof corrosion initiation in square piles.The water-cement ratio and reverse seepage pressure are the most influentialfactors.A water pressure of 0.4 MPa can double the life of concrete,and the durable life of concrete with a water-cementratio of 0.3 can reach 100 years. 展开更多
关键词 reverse-seepage technique chloride ion intrusion alternating direction implicit method reinforced concrete square pile corrosion initiation life
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基于FFRLS-MIUKF算法的全钒液流电池荷电状态估计方法
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作者 郑涛 贾泽峰 +2 位作者 邱亚 李俊伟 侯谋 《热力发电》 北大核心 2025年第4期68-76,共9页
针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unsce... 针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unscented Kalman filter,MIUKF)的全钒液流电池荷电状态估计方法。该方法通过FFRLS在线辨识全钒液流电池等效电路模型参数,然后通过MIUKF进行荷电状态估计,从而达到准确估计全钒液流电池荷电状态的目的。最后,利用实验平台对5 kW/30 kW·h的全钒液流电池采用所提出方法进行验证,实验结果表明,相较于RLS-UKF算法和FFRLS-UKF算法,FFRLS-MIUKF算法在荷电状态估计中表现最优,其充电阶段与放电阶段均方误差与均方根误差更低,均方误差与均方根误差在充电阶段分别为0.0037、0.0609,在放电阶段分别为0.0013、0.0363。 展开更多
关键词 全钒液流电池 SOC估计 递推最小二乘 多新息无迹卡尔曼滤波 遗忘因子
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融合OMP和PLS的粮食作物近红外光谱变量选择
9
作者 李四海 朱刚 +1 位作者 刘明奇 董雯 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第1期220-224,共5页
为进一步解决正交匹配追踪算法用于近红外光谱定量分析时存在的偏差小、方差大、选择变量较多、模型容易过拟合的问题,提出了一种融合正交匹配追踪和偏最小二乘回归的正交匹配偏最小二乘变量选择方法OMPLS(Orthogonal matching pursuit ... 为进一步解决正交匹配追踪算法用于近红外光谱定量分析时存在的偏差小、方差大、选择变量较多、模型容易过拟合的问题,提出了一种融合正交匹配追踪和偏最小二乘回归的正交匹配偏最小二乘变量选择方法OMPLS(Orthogonal matching pursuit based partial least squares regression)。OMPLS为前向变量选择方法,算法根据OMP回归系数绝对值大小评价光谱变量重要性,使用偏最小二乘回归和贝叶斯信息准则确定剩余光谱变量中的重要变量,最终得到满足给定数量要求的最优变量集合。分别在corn数据集和wheat kernels数据集上进行变量选择实验,根据选择变量个数、RMSEC和RMSEP比较PLS、OMP、OMPLS 3种变量选择方法的性能。实验结果表明:OMPLS方法在corn数据集和Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEP值均小于OMP方法,表明模型泛化能力有了一定程度的提高。OMPLS变量选择方法以BIC指标作为模型选择准则,在模型复杂度和预测能力之间取得平衡。与OMP方法相比,能够进一步减少选择变量的数量,防止过拟合,提高模型的预测能力和可解释性。 展开更多
关键词 近红外光谱 变量选择 正交匹配追踪 偏最小二乘 贝叶斯信息准则
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基于FFRLS的锂离子电池全工况等效电路模型 被引量:1
10
作者 孙中旺 刘冲 +3 位作者 刘春桥 江新天 靖知川 吕龙 《电池》 北大核心 2025年第1期78-84,共7页
在锂离子电池等多时间尺度系统中,最小二乘(LS)算法的应用面临模型参数辨识精度低和工况适应性差等挑战。以一阶等效电路模型为研究对象,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)算法,用于精确估计电池内阻相关参数。针对恒流工况下在线... 在锂离子电池等多时间尺度系统中,最小二乘(LS)算法的应用面临模型参数辨识精度低和工况适应性差等挑战。以一阶等效电路模型为研究对象,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)算法,用于精确估计电池内阻相关参数。针对恒流工况下在线辨识精度不足、离线辨识精度较高的特点,提出全工况自适应输出等效电路模型,以提升的模型精度。基于实际工况的仿真实验表明:全工况等效电路模型较单一恒流工况精度更高。全工况模型结合了离线和在线辨识算法,具有更小的误差,为0.68%。 展开更多
关键词 锂离子电池 等效电池模型 最小二乘(ls)算法 全工况模型
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A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter 被引量:9
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作者 Yu-xing Li Long Wang 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第3期543-554,共12页
Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics.Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing.Owing to the complexity ... Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics.Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing.Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel,noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing.In order to solve the dilemma,we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN),minimum mean square variance criterion(MMSVC) and least mean square adaptive filter(LMSAF).This noise reduction technique,named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF,has three main advantages:(i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition(EMD) and ensemble EMD(EEMD),CEEMDAN can better suppress mode mixing,and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition(VMD);(ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function(IMF),and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies;(iii) for noise reduction of noisy IMFs,LMSAF overcomes the selection of deco mposition number and basis function for wavelet noise reduction.Firstly,CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs,which can be divided into noisy IMFs and real IMFs.Then,MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs.Finally,both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained.Compared with other noise reduction techniques,the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals,which has the better noise reduction effect and has practical application value.CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection,feature extraction,classification and recognition of underwater acoustic signals. 展开更多
关键词 Underwater acoustic signal Noise reduction Empirical mode decomposition(EMD) Ensemble EMD(EEMD) Complete EEMD with adaptive noise(CEEMDAN) Minimum mean square variance criterion(MMSVC) Least mean square adaptive filter(LMSAF) Ship-radiated noise
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Numerical simulation of flow around square cylinder using different low-Reynolds number turbulence models 被引量:3
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作者 张泠 周军莉 +2 位作者 陈晓春 兰丽 张楠 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第4期564-568,共5页
ABE-KONDOH-NAGANO,ABID,YANG-SHIH and LAUNDER-SHARMA low-Reynolds number turbulence models were applied to simulating unsteady turbulence flow around a square cylinder in different phases flow field and time-averaged u... ABE-KONDOH-NAGANO,ABID,YANG-SHIH and LAUNDER-SHARMA low-Reynolds number turbulence models were applied to simulating unsteady turbulence flow around a square cylinder in different phases flow field and time-averaged unsteady flow field.Meanwhile,drag and lift coefficients of the four different low-Reynolds number turbulence models were analyzed.The simulated results of YANG-SHIH model are close to the large eddy simulation results and experimental results,and they are significantly better than those of ABE-KONDOH-NAGANO,ABID and LAUNDER-SHARMR models.The modification of the generation of turbulence kinetic energy is the key factor to a successful simulation for YANG-SHIH model,while the correction of the turbulence near the wall has minor influence on the simulation results.For ABE-KONDOH-NAGANO,ABID and LAUNDER-SHARMA models satisfactory simulation results cannot be obtained due to lack of the modification of the generation of turbulence kinetic energy.With the joint force of wall function and the turbulence models with the adoption of corrected swirl stream,flow around a square cylinder can be fully simulated with less grids by the near-wall. 展开更多
关键词 low-Reynolds number turbulence model flow around square cylinder numerical simulation
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页
在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
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作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于LS-DYNA的火箭发动机喷管流场数值模拟与验证
15
作者 王亿明 周柯江 +2 位作者 张东东 范书立 李京杰 《计算力学学报》 北大核心 2025年第2期285-291,共7页
为了探究火箭发动机喷管的流场特性以及速度变化趋势,采用了LS-DYNA软件中CE/SE求解器,验证了来自于NPARC验证与确认算例库中的超声速轴对称喷管(收缩-扩张型喷管)的相关参数。本文试验媒介为空气,在喷管马赫数为2.22完全膨胀的情况下,... 为了探究火箭发动机喷管的流场特性以及速度变化趋势,采用了LS-DYNA软件中CE/SE求解器,验证了来自于NPARC验证与确认算例库中的超声速轴对称喷管(收缩-扩张型喷管)的相关参数。本文试验媒介为空气,在喷管马赫数为2.22完全膨胀的情况下,对喷管中心线速度和中心线上各点处的截面速度进行了数值模拟,并将模拟结果与试验结果对比。结果表明,CE/SE方法能够较好地预测喷管内的流动分布和关键参数,其计算结果和速度变化趋势与试验数据高度吻合,且与实验数据相差10%以内,有效验证了该方法计算火箭发动机喷管流场的可行性,未来可以进一步深入探索和优化该方法。 展开更多
关键词 火箭发动机 喷管流场 数值模拟验证 ls-DYNA软件 CE/SE方法
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基于LS—DYNA的红花丝剪切力学特性试验研究
16
作者 陈棒棒 马保建 +2 位作者 王宽 刘向东 王立强 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第9期220-226,256,共8页
针对红花花丝机械化采摘程度低、采摘头结构设计不合理的问题,以新疆旱地红花为研究对象,在花丝生长特性研究的基础上,对其进行剪切力学特性研究。通过理论分析,明确影响剪切效果的关键因素,选取刀片刃角、切割倾角、刀片速度作为试验因... 针对红花花丝机械化采摘程度低、采摘头结构设计不合理的问题,以新疆旱地红花为研究对象,在花丝生长特性研究的基础上,对其进行剪切力学特性研究。通过理论分析,明确影响剪切效果的关键因素,选取刀片刃角、切割倾角、刀片速度作为试验因素,以剪切成功率为评价指标,利用SolidWorks与ANSYS LS—DYNA联合进行单因素仿真试验,确定单因素最佳参数:刀片刃角为25°,切割倾角为20°,刀片速度为15 mm/s。采用Central Composite试验设计方法进一步对试验因素的交互作用进行分析。结果表明,切割倾角对剪切成功率的影响最为显著,其次是刀片刃角,最后是刀片速度,并得到最佳参数:刀片刃角为30°、切割倾角为12°、刀片速度为24 mm/s,此时剪切成功率为94.957%。为机械化采摘红花丝的采摘头设计提供理论参考。 展开更多
关键词 红花丝 物料特性 剪切 ls—DYNA仿真
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基于改进SVD和LS-Prony的电机转子断条故障诊断 被引量:1
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作者 贾朱植 康云娟 +2 位作者 祝洪宇 张博 宋向金 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期100-111,共12页
采用电机定子电流信号特征分析诊断转子断条故障时,基频两侧的故障特征频率和幅值是判断故障发生与否和严重程度的重要参数。FFT算法的诊断能力严重依赖于所分析的数据长度,最小二乘Prony分析算法虽然具有短时数据分析能力,但是该方法... 采用电机定子电流信号特征分析诊断转子断条故障时,基频两侧的故障特征频率和幅值是判断故障发生与否和严重程度的重要参数。FFT算法的诊断能力严重依赖于所分析的数据长度,最小二乘Prony分析算法虽然具有短时数据分析能力,但是该方法对噪声异常敏感,当电机低频低负载运行时同样存在故障特征提取能力不足和诊断失效的问题。为解决上述问题,提出改进奇异值分解和LS-PA算法相结合的转子断条故障诊断方法。首先采用按列截断方式重构奇异值分解矩阵,根据奇异值差商确定有效阶次,进而对定子电流信号进行预处理以适度抑制噪声,然后运用LS-PA算法对预处理后的信号做故障特征识别和诊断。有限元仿真和实验分析结果表明,所提出的方法能有效抑制电流信号噪声,具有短时数据高分辨率的诊断性能,在工频和变频供电时均能实现电机轻载到满载全工况稳定运行条件下的转子断条故障诊断,诊断性能高于经典的FFT方法。 展开更多
关键词 故障诊断 奇异值分解 最小二乘Prony算法 电机定子电流信号特征分析
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基于KPCA-IPOA-LSSVM的变压器电热故障诊断 被引量:1
18
作者 陈尧 周连杰 《南方电网技术》 北大核心 2025年第1期20-29,共10页
为解决油浸式变压器故障诊断准确率低的问题,提出了一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)优化最小二乘支持向量机(least squares support vec... 为解决油浸式变压器故障诊断准确率低的问题,提出了一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的变压器故障诊断方法。首先用KPCA对多维变压器故障数据进行特征提取,降低计算复杂度。其次引入Logistic混沌映射、自适应权重策略和透镜成像反向学习策略对鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)进行改进。最后建立了KPCA-IPOA-LSSVM故障诊断模型,诊断精度为94.24%,与PCA-IPOA-SVM、KPCA-IPOA-SVM、KPCA-WOA-LSSVM和KPCA-POA-LSSVM故障诊断模型进行对比,准确率分别提升了18.31%、11.53%、11.87%、7.46%。结果表明,所提出的变压器故障诊断模型有效提高了故障诊断的准确率,证明了该诊断模型具有一定的理论研究和实际工程应用意义。 展开更多
关键词 变压器 鹈鹕优化算法 最小二乘支持向量机 核主成分分析 故障诊断
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基于MiniRBT-LSTM-GAT与标签平滑的台区电力工单分类
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作者 李嘉欣 莫思特 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1356-1362,共7页
台区电力工单记录反映了台区运行工况和用户需求,是制定台区用电安全管理制度和满足台区用户用电需求的重要依据。针对台区电力工单高复杂性和强专业性给台区工单分类带来的难题,提出一种融合标签平滑(LS)与预训练语言模型的台区电力工... 台区电力工单记录反映了台区运行工况和用户需求,是制定台区用电安全管理制度和满足台区用户用电需求的重要依据。针对台区电力工单高复杂性和强专业性给台区工单分类带来的难题,提出一种融合标签平滑(LS)与预训练语言模型的台区电力工单分类模型(MiniRBT-LSTM-GAT)。首先,利用预训练模型计算电力工单文本中的字符级特征向量表示;其次,采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉电力文本序列中的依赖关系;再次,通过图注意力网络(GAT)聚焦对文本分类贡献大的特征信息;最后,利用LS改进损失函数以提高模型的分类精度。所提模型与当前主流的文本分类算法在农网台区电力工单数据集(RSPWO)、浙江省95598电力工单数据集(ZJPWO)和THUCNews(TsingHua University Chinese News)数据集上的实验结果表明,与电力审计文本多粒度预训练语言模型(EPAT-BERT)相比,所提模型在RSPWO、ZJPWO上的查准率和F1值分别提升了2.76、2.02个百分点和1.77、1.40个百分点;与胶囊神经网络模型BRsyn-caps(capsule network based on BERT and dependency syntax)相比,所提模型在THUCNews数据集上的查准率和准确率分别提升了0.76和0.71个百分点。可见,所提模型有效提升了台区电力工单分类的性能,并在THUCNews数据集上表现良好,验证了模型的通用性。 展开更多
关键词 台区电力工单 文本分类 预训练模型 图注意力网络 标签平滑
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一种基于PSO_LSSVM的航空发动机磨损趋势组合预测模型研究
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作者 苗慧慧 马佳丽 +4 位作者 曹桂松 李爱 曹玮 何超 陈果 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期238-243,共6页
通过对航空发动机的磨损趋势进行预测,能够有效地对航空发动机磨损状态进行监测。在反映发动机磨损状态的有效观测数据中,油液分析数据能够间接反映航空发动机整体磨损趋势。因此,通过建立基于油样分析数据的趋势预测模型,从而实现发动... 通过对航空发动机的磨损趋势进行预测,能够有效地对航空发动机磨损状态进行监测。在反映发动机磨损状态的有效观测数据中,油液分析数据能够间接反映航空发动机整体磨损趋势。因此,通过建立基于油样分析数据的趋势预测模型,从而实现发动机的磨损趋势预测。但是,目前应用于航空发动机趋势预测的模型中主要以单一预测模型为主,组合预测模型也仅是一般的线性组合,预测效果不佳。为此提出了一种基于支持向量机的非线性变权重组合预测模型,通过粒子群算法实现参数优化,油样分析数据则通过全寿命滑油系统轴承疲劳试验,间隔固定时间收集滑油样品进行性能分析得到。对其中的光谱分析数据进行组合预测分析,通过对比组合预测结果与单一预测模型的预测结果,预测精度均超过单一预测模型的预测精度,充分验证了所提组合预测模型的优越性和有效性。 展开更多
关键词 趋势预测 最小二乘支持向量机 航空发动机 粒子群优化算法
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