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采用改进遗传算法的无线电能传输系统参数优化设计 被引量：2
1
作者 杨阳 章治 +2 位作者 吴雪钰 曹嘉亿 郑晅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期93-104,共12页
针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT... 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。 展开更多
关键词 无线电能传输 LCC-S型 拓扑结构 改进遗传算法 谐振参数优化
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基于改进A^(*)算法的水空两栖机器人多目标路径规划
2
作者 沈跃 孙浩 +2 位作者 沈亚运 郭奕 刘慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第6期62-70,共9页
实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水... 实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水空两栖机器人路径规划算法。首先采集障碍物分布情况和高度信息,建立多水域2.5维栅格地图;其次在A^(*)算法评价函数中加入能耗、时间及安全代价,通过调节不同权重获取相应初始路径;然后通过动态分配权重改进启发式函数,加快搜索效率,并利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,实现多目标路径规划;最后通过增加空中模态切换点、删除冗余点及采用B样条曲线优化路径,生成可连接多水域多水质检测点的三维平滑轨迹。仿真试验结果表明:与传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法相比,改进A^(*)算法迭代次数分别减少70.04%与68.07%,路径长度分别减少35.44%与7.6%,总转角分别减小83.63%与8.65%,危险节点数分别减少80.67%与33.33%。真实水域试验表明:改进A^(*)算法的迭代次数比传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法减少84.89%与83.78%,路径长度分别减少12%与0.6%,总转角分别减小73.21%与22.1%,危险节点数分别减少84.62%与80%,可规划出通过多个目标点的安全、平滑路径,有效提高水质检测效率,为多栖机器人自主导航提供参考。 展开更多
关键词 多目标 路径规划 水空两栖机器人 A^(*)算法 轨迹优化
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基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划
3
作者 张辉 苏国用 +2 位作者 赵东洋 杨宇豪 何凯 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第3期559-566,共8页
【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*... 【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*)算法的启发函数中引入预估消耗的指数函数和障碍物覆盖率之和,以提高搜索效率,缩短搜索时间;其次改进传统8邻域搜索为9邻域搜索,从而避免无用搜索,减少搜索节点数量;然后通过Floyd算法剔除路径中的冗余节点;最后采用改进3阶贝塞尔曲线完成路径平滑任务。【结果】结果表明:相较于传统A^(*)算法,在特定的20×20、30×30和40×40栅格地图下,改进A^(*)算法使得搜索时间分别缩短44.1%、63.8%和84.8%,搜索节点分别减少31.6%、47.9%和71%;路径平滑算法能够减少路径节点,改善路径平滑度,更适用于矿用巡检机器人的路径规划。 展开更多
关键词 矿用巡检机器人 路径规划 改进A^(*)算法 FLOYD算法 贝塞尔曲线
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
4
作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于改进蜣螂优化算法深度混合核极限学习机的高压断路器故障诊断
5
作者 范兴明 许洪华 +3 位作者 张思舜 李涛 蒋延军 张鑫 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3994-4003,共10页
针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的... 针对高压断路器机械故障诊断准确率偏低的问题,该文提出一种基于改进蜣螂优化算法(IDBO)优化深度混合核极限学习机(DHKELM)的故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(SVMD)对高压断路器合闸振动信号进行分解,得到若干个含本征频率的固有模态分量(IMF);其次,提取各IMF分量的功率谱熵构建特征向量矩阵,并利用t分布-随机邻域嵌入算法(t-SNE)对特征向量进行数据降维;然后,引入融合Tent混沌映射、黄金正弦策略、自适应t分布扰动策略对传统蜣螂优化算法(DBO)进行改进,并使用IDBO对DHKELM进行参数优化,完成IDBO-DHKELM高压断路器故障诊断模型的构建;最后,通过搭建模拟故障的实物断路器实验平台进行验证,结果表明,该文提出的方法在故障诊断上的准确率达到了98.33%,相较于其他故障诊断模型在多项分类评价指标上均有显著提升,为准确、可靠地诊断高压断路器机械故障提供了新方案。 展开更多
关键词 高压断路器 改进蜣螂优化算法 深度混合核极限学习机 故障诊断 逐次变分模 态分解
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划
6
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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基于改进A^(*)算法的工厂无人配货路径规划
7
作者 刘帅 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期181-185,197,共6页
以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成... 以工厂物料无人配送为应用场景,针对传统A^(*)路径规划算法在搜索过程中存在的路径搜索效率低、安全裕度不足以及路径转折突兀等问题,本研究提出一种改进的A^(*)路径规划算法。首先,引入基于曼哈顿距离和欧氏距离的混合启发函数作为成本估计方法,显著减少搜索节点数量;其次,创新性地采用11方向搜索策略替代传统的8方向搜索,有效降低路径长度约15%-20%;此外,通过建立机器人安全半径模型并设计基于动态障碍物预测的防碰撞策略,大幅降低无人配送过程中的碰撞风险;最后,运用三阶贝塞尔曲线算法对规划路径进行平滑处理,将路径转折角度控制在45°以内,显著减小了拐角幅度。实验结果表明,与传统算法相比,改进后A^(*)算法在关键性能指标上均有显著提升:拐点数量减少40%,路径长度缩短18%,规划时间降低25%,同时平滑性及安全性指标均获得更优表现。改进后的A^(*)算法不仅显著提升了工厂无人配送机器人的动态避障能力,更为实现工厂智能物流系统的无人配货路径规划提供了创新解决方案,有力推动了工厂自动化和智能化转型升级。 展开更多
关键词 工厂无人配货 路径规划 改进A^(*)算法 贝塞尔曲线
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基于改进MOGWO算法的并联机器人轨迹优化
8
作者 郭彤颖 叶相涛 陈宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期20-25,共6页
针对并联机器人运行过程中短时间、低能耗、弱冲击等需求,提出了一种基于改进多目标灰狼算法(IMOGWO)的轨迹优化方法。首先,对并联机器人进行逆运动学求解,在笛卡尔空间选取关键点并映射至关节空间,采用4-3-3-4次多项式插值方法对其运... 针对并联机器人运行过程中短时间、低能耗、弱冲击等需求,提出了一种基于改进多目标灰狼算法(IMOGWO)的轨迹优化方法。首先,对并联机器人进行逆运动学求解,在笛卡尔空间选取关键点并映射至关节空间,采用4-3-3-4次多项式插值方法对其运动轨迹进行规划;其次,对多目标灰狼算法在收敛因子、围猎机制、头狼更新3个方面进行改进优化,优化后的算法具有搜索能力强、收敛速度快等优势;最终,利用改进的多目标灰狼算法对多项式轨迹进行时间-能耗-冲击多目标优化,仿真实验表明优化方法不仅缩短了机器人的运行时间,在降低能耗和减小冲击方面也取得了显著成效,使机器人总体性能得到了有效地提升。 展开更多
关键词 并联机器人 轨迹规划 改进多目标灰狼算法 多目标优化
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基于改进免疫遗传算法的海铁转运设备作业调度优化研究
9
作者 黄鹏飞 谈方娇 +2 位作者 王浩 江瑀越 蔡锦汾 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期97-107,共11页
集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备... 集装箱转运作为连接海运与铁路运输的关键环节,其效率直接影响到整个物流链的顺畅运行。缩短集装箱在港停留时间、优化设备作业顺序以及提升转运效率对于实现高效的海铁联运至关重要。但现有研究往往忽视了对集装箱完整转运流程及设备空载时间因素的考虑。鉴于此,针对从船舶卸载至堆场再转至铁路线的全过程,构建了以最小化总作业完成时间为目标函数的数学模型,旨在解决实际存在的连续作业约束、空载等待时间和具体操作位置等问题;通过采用改进后的免疫遗传算法(特别是引入克隆抗体选择机制和自适应参数调整策略)来求解该问题;经过一系列优化对比证明了该方法能更有效地找到最优解或近似最优解,即最短的总作业完成时间及其对应的设备调度方案。研究成果不仅有助于显著减少港口内集装箱的处理周期,还能促进节能减排。 展开更多
关键词 交通运输工程 海铁转运 调度优化 改进免疫遗传算法
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基于改进北方苍鹰算法优化SVM的轴承故障诊断研究
10
作者 吴晓君 李渠伟 《机械强度》 北大核心 2025年第5期80-89,共10页
针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自... 针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自适应惯性权重因子以及柯西变异策略来改进北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法,并结合SVM构建INGO-SVM故障诊断模型。为评估改进算法的性能,首先,使用基准测试函数进行了试验,并将改进算法与现有的NGO、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)等进行比较,改进算法的性能在一定程度上有所提升。然后,通过小波包分解对原始诊断信号进行特征提取并划分出10种类别,使用第3层各频段的能量作为特征向量,输入到故障诊断模型;最后,比较了改进算法与其他3种算法在优化SVM参数进行故障分类时的性能。结果表明,改进算法能够有效准确地实现不同故障的分类,准确率可达99.39%,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 柯西变异策略 小波包分解 支持向量机
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改进灰狼优化算法优化CNN-LSTM的PEMFC性能衰退预测
11
作者 高锋阳 刘庆寅 +2 位作者 赵丽丽 齐丰旭 刘嘉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期175-187,共13页
为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memo... 为进一步提高车用质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆性能衰退预测与剩余使用寿命预测精度,提出一种改进灰狼优化算法优化卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural network-long short-term memory, CNN-LSTM)的车用PEMFC性能衰退预测方法。首先,通过稳定小波变换对数据集去噪重构,使用改进灰狼算法对实测PEMFC电堆衰退数据进行分析,获得CNN-LSTM最优超参数。其次,利用最优超参数训练CNN-LSTM网络模型进行PEMFC性能衰退预测,并计算PEMFC电堆剩余使用寿命。最后,在电堆静态和动态工况下,将所提方法与传统长短期记忆循环网络、门控循环单元循环网络和未经优化的CNN-LSTM等模型预测进行比较。结果表明:在静态工况中,当训练集占比为60%时,所提方法相比传统CNN-LSTM预测结果均方根误差缩小59.02%,当训练集占比为70%时,PEMFC剩余使用寿命预测与实际相差1.16 h;在动态工况中,当训练集占比为40%时,平均绝对误差缩小18.78%。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 改进灰狼优化算法 卷积神经网络-长短期记忆 衰退预测 剩余使用寿命
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随机地图下改进A^(*)路径规划算法研究 被引量：2
12
作者 林硕 金恒江 +1 位作者 韩忠华 赵剑明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期43-47,共5页
为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以... 为解决传统算法在规划AGV(automated guided vehicles)路径时存在的节点多、路径不平滑和拓展范围广等问题,提出了一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立环境信息;其次,通过加权后的障碍物比例对启发函数进行改进,同时增加防碰撞函数以降低碰撞概率;最后,对所提出的改进算法进行拐角优化,减少AGV实际作业时的转弯次数。实验数据表明,简单环境下改进A^(*)算法的遍历节点数较两种传统算法分别缩短了85.3%、55.9%;复杂环境下改进A*算法的遍历节点数较两种传统算法缩短94.5%、70.3%。同时拐点数量减少、路径更加平滑、路径规划时间也大幅缩短,提高了运行效率并有效降低碰撞概率。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 环境建模 拐角优化 防碰撞
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基于改进A^(*)算法的机器人不平坦地形全局路径规划 被引量：3
13
作者 郭聚刚 于军琪 +3 位作者 冯春勇 王凯 陈易圣 董振平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期309-322,共14页
针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡... 针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。 展开更多
关键词 路径规划 不平坦地形 改进A^(*)算法 移动机器人
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基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测 被引量：2
14
作者 罗潇远 刘杰 +3 位作者 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期652-660,共9页
为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法
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基于多策略改进灰狼优化算法优化CNN-LSTM的IGBT寿命预测 被引量：2
15
作者 付聪 吴松荣 +2 位作者 柳博 张驰 王少惟 《半导体技术》 北大核心 2025年第2期161-169,共9页
针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)长期工作出现的老化失效问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络组合模型的IGBT寿命预测方法。分析IGBT的失效机理并建立CNN-LSTM组合预测模型。利用灰狼优化算... 针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)长期工作出现的老化失效问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络组合模型的IGBT寿命预测方法。分析IGBT的失效机理并建立CNN-LSTM组合预测模型。利用灰狼优化算法优化CNN-LSTM模型中的初始学习率等参数,为解决传统灰狼优化算法容易陷入局部最优解的问题,从最优解扰动、参数调整和搜索机制方面引入三种策略进行改进。最后,基于NASA研究中心提供的IGBT老化数据集对改进模型进行性能验证。仿真结果表明:对比LSTM、CNN-LSTM等模型,多策略改进灰狼优化算法优化的CNN-LSTM模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)三个评价指标均为最优,可以有效应用于IGBT寿命预测。 展开更多
关键词 IGBT 长短期记忆网络 改进灰狼优化算法 莱维飞行策略 寿命预测
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融合改进A^(*)算法与动态窗口法的机器人路径规划 被引量：1
16
作者 滕景佳 毛建中 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期496-504,共9页
针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,... 针对传统A*算法在大规模复杂环境下存在搜索效率低、生成路径冗余点多且避障性能差的问题,本文提出一种融合改进A*与动态窗口法的机器人路径规划算法。针对传统A*算法搜索效率较低的问题,引入双向搜索机制,减少搜索节点,改进评价函数,提高算法的运行效率;针对冗余点多的问题,本文提出连线障碍点判断方法,并结合关键点选取策略,能够有效剔除路径上的冗余节点,优化全局路径;最后,从起始点开始,以优化后全局路径上的关键点为局部目标,分段使用动态窗口法进行路径规划,确保机器人能够实时避障,最终安全到达目标点。仿真实验结果表明:该文所提融合算法在复杂动态环境环境中能够有效对移动机器人进行路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 全局最优路径 动态窗口法
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采用改进编码遗传算法的空间桁架阻尼杆配置优化
17
作者 董治成 苗雪阳 +3 位作者 张梅升 姜东 张大海 费庆国 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期181-192,共12页
为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼... 为最大化发挥阻尼杆在桁架减振中的作用,提出一种改进编码方式,依据桁架结构中杆的位置编码,改进了基本遗传算法的相关流程。进一步针对某实际空间桁架结构建立隔振器的力学模型,并以此建立安有隔振器的阻尼杆的等效力学模型和安有阻尼杆的空间桁架结构动力学模型。最后针对两种空间桁架模型,以最大化阻尼杆的减振效果为原则,利用仿真模型开展动力学响应求解和基于改进编码遗传算法的阻尼杆配置优化。结果显示,优化后目标位置的振幅均衰减80%以上,好于优化前的结果,并且算法相较于采用二进制编码的基本遗传算法,收敛速度和稳定性均得到提升。 展开更多
关键词 空间桁架 阻尼杆 改进编码 遗传算法 配置优化
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采用改进黑洞算法优化车辆速度控制仿真研究
18
作者 李晓英 王小洁 +1 位作者 黄淳 刘书丹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期305-308,313,共5页
为了缩短混合动力汽车起步时间,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器,并对电机转速启动效果进行仿真验证。给出了非线性车辆动力学模型,根据牛顿第二定律,推导出非线性混合动力汽车动力学方程式。针对模糊PID控制系统进行改进,设计了汽... 为了缩短混合动力汽车起步时间,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器,并对电机转速启动效果进行仿真验证。给出了非线性车辆动力学模型,根据牛顿第二定律,推导出非线性混合动力汽车动力学方程式。针对模糊PID控制系统进行改进,设计了汽车电机分数阶模糊PD+I控制器。为了提高控制系数自适应响应速度,采用改进黑洞算法对其进行优化,给出了电机控制系统的优化流程。为了检验优化后的控制系统输出效果,采用MATLAB软件对混合动力汽车电机响应速度进行仿真,并且与优化前输出结果进行对比。结果显示:优化前,混合动力汽车电机自适应调节时间较长,受到外界干扰时,电机转速变化幅度较大;优化后,混合动力汽车电机自适应调节时间较短,受到外界干扰时,电机转速变化幅度较小。采用改进黑洞算法优化分数阶模糊PD+I控制器,可以提高电机响应速度,缩短混合动力汽车起步时间。 展开更多
关键词 改进黑洞算法 分数阶模糊PD+I控制器 电机 优化 仿真
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应对大规模传染病的血浆库选址分配问题和改进多目标灰狼优化算法
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作者 朱亚明 张惠珍 +1 位作者 马良 张博 《运筹与管理》 北大核心 2025年第1期27-33,I0007,共7页
针对医疗资源不均、人口基数大的发展中国家,如何对血浆库进行合理选址并分配,以有效保证恢复期血浆对传染病重症患者治疗的供给是亟待解决的问题。为更好应对大规模传染病对卫生安全系统带来的冲击,文章以应急血浆保障时效性最高和总... 针对医疗资源不均、人口基数大的发展中国家,如何对血浆库进行合理选址并分配,以有效保证恢复期血浆对传染病重症患者治疗的供给是亟待解决的问题。为更好应对大规模传染病对卫生安全系统带来的冲击,文章以应急血浆保障时效性最高和总成本最少为目标,建立了一个考虑多情景、容量限制、带有供应链网络及协同定位等因素的血浆库多目标LAP优化模型。根据该模型的性质特点,设计了一种改进多目标灰狼优化算法进行求解。实验结果表明,该算法能够有效获得一簇Pareto解,可权衡实际需求和对不同目标,考虑血浆时效性和成本,在Pareto解中可选择恰当的血浆库选址分配方案,对于大规模传染病下血浆库的合理选址和分配具有重要指导意义。 展开更多
关键词 大规模传染病 选址分配问题 PARETO解 改进多目标灰狼优化算法
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基于改进鲸鱼优化算法的双馈风电机组控制参数辨识
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作者 邓俊 陈杰 +3 位作者 李怡然 郑天悦 程嘉康 朱大锐 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期496-505,共10页
针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法... 针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法的收敛速度;针对搜索过程易陷入局部最优的问题,引入池机制增加种群多样性;为提高搜索能力,设计迁移、优先选择和包围猎物3种搜索策略。通过建立DFIG的等效模型,将仿真模型和等效模型的输出的均方根误差作为目标函数,根据目标函数结合E-WOA辨识控制参数。仿真结果验证所提参数辨识方法具有更高的辨识精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 参数辨识 变流器 双馈风电机组 控制系统 改进鲸鱼优化算法
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