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基于反向变异海鸥优化算法的最优潮流计算
1
作者
陈将宏
李伟亮
王羲沐
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期396-407,共12页
针对海鸥优化算法的全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,引入反向变异策略对海鸥初始种群进行选择;结合非线性收敛因子和粒子群算法速度优化,平衡算法全局搜索与局部开发能力,提出了一种反向变异海鸥优化算法,并将其引入最优潮流问题求...
针对海鸥优化算法的全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,引入反向变异策略对海鸥初始种群进行选择;结合非线性收敛因子和粒子群算法速度优化,平衡算法全局搜索与局部开发能力,提出了一种反向变异海鸥优化算法,并将其引入最优潮流问题求解。以发电成本、有功网损和节点电压偏移为目标函数进行单目标最优潮流计算,以发电成本分别和有功网损、节点电压偏移的加权和作为多目标函数进行多目标最优潮流计算,并与基于其他智能算法的最优潮流计算结果进行对比分析。IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统仿真结果表明,采用该算法求解最优潮流问题具有搜索精度高、收敛速度快、稳健性强等优势。
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关键词
海鸥
优化
算法
飞行速度
优化
算法
性能评估
反向
变异
策略
最优潮流
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职称材料
融合多策略的增强海鸥优化算法
被引量：
10
2
作者
李大海
熊文清
王振东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期717-724,共8页
针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海...
针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;其次,设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对海鸥的最优位置,采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的14个函数作为基准测试函数,将ESOA与麻雀算法(SSA)、飞蛾扑火算法(MFO)、灰狼算法(GWO),以及改进的GSCSOA、CCSOA进行性能对比。实验结果表明ESOA在统计学意义上具有显著的性能优势。
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关键词
海鸥
优化
算法
差分
变异
最差位置
透镜映射
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职称材料
基于多策略改进蜣螂算法的三维无人机路径规划
3
作者
王紫益
王雷
+2 位作者
徐浩然
张桐彬
夏强强
《南京航空航天大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期475-486,共12页
针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算...
针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算法首先采用空间金字塔匹配(Spatial pyramid matching,SPM)混沌映射与反向学习策略进行种群初始化,以提高初始种群的多样性和质量。其次,引入改进后的边界收敛因子,以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后,融合海鸥优化算法的攻击机制,以提升收敛速度和求解精度。最后,采用t-distribution差分变异策略,以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试,MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法,在收敛速度与精度方面表现突出;此外,将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真,实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小,路径质量更高,平稳性更佳。
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关键词
蜣螂
算法
空间金字塔匹配混沌映射
反向学习
海鸥
优化
算法
t-distribution差分
变异
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职称材料
改进的免疫算法及其在函数优化中的应用
被引量：
12
4
作者
叶洪涛
罗飞
许玉格
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期464-467,共4页
为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫...
为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。
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关键词
免疫
算法
函数
优化
变异
算子
选择算子
周期
变化
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职称材料
基于CGSOA-BPNN优化AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数
被引量：
1
5
作者
李赞
张长胜
+1 位作者
马涛
王卓
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期311-324,共14页
目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进lo...
目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进logistic混沌序列实现网络参数初始化种群的全局搜索,提高权值和阈值初始质量。引入改进logistic映射跳出局部最优,通过加强局部搜索能力,以提高算法收敛精度。引入高斯变异增加种群多样性,提高全局搜索能力。选取6个基准函数,对BAS、PSO、ACO、SOA及CGSOA算法进行测试,仿真结果表明,所提算法具有较快收敛速度、较高寻优精度和稳定性。结果CGSOA算法优化BP神经网络得出最佳控制量为:喷涂距离99.7 mm,喷涂电流649.6 A,喷涂电压56.3 V,送粉载气203.1 L/h,送粉电压5.1 V。以其进行喷涂试验,涂层结合强度和显微硬度分别为25.2 MPa和616.8HV,与模型预测值的相对误差分别为3.02%和2.91%,验证了CGSOA-BPNN应用到实际喷涂过程的可行性。结论CGSOA-BPNN对AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数进行优化,进而提高涂层力学性能,具有一定的现实指导意义。
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关键词
等离子喷涂
高熵合金涂层
工艺参数
优化
BP神经网络
海鸥
优化
算法
改进logistic混沌
高斯
变异
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职称材料
基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
6
作者
李洪超
沈成行
+4 位作者
石玉莲
黄国泉
张继
衣佳欣
王凯
《振动与冲击》
2025年第21期172-181,共10页
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SO...
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。
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关键词
爆破振动信号
周期
变异
海鸥
优化
算法
(
soa
)
逐次变分模态分解(SVMD)
多尺度排列熵
信号降噪
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职称材料
考虑系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池优化控制方法
被引量：
11
7
作者
蔡良东
李奇
+3 位作者
刘强
王天宏
杨文
陈维荣
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3670-3679,共10页
为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorit...
为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)与无源控制(passive-based control,PBC)结合,实时优化每个单堆燃料电池系统输出功率,降低MFCS氢耗量,并兼顾约束功率波动率,提高MFCS耐久性,进而延长MFCS使用寿命。最后基于RT-LAB平台,搭建一套由3个不同性能的110kW质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统组成的MFCS实验硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)半实物平台,并从系统氢耗量和运行压力2个方面,与平均分配、链式分配、和基于运行性能衰减程度分配3种MFCS控制方法进行对比验证。结果表明,所提方法能够有效减小系统氢耗量,同时降低PEMFC输出功率波动率,进而提升MFCS耐久性,延长MFCS运行寿命。
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关键词
多堆燃料电池系统
海鸥
优化
算法
(
soa
)
无源控制
耐久性
氢耗
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职称材料
工业大气环境下架空管道腐蚀增重预测
被引量：
2
8
作者
骆正山
汪静静
+1 位作者
骆济豪
王小完
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期4318-4324,共7页
架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimiz...
架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)的种群,避免SOA过早收敛,并改进收敛因子B以提高全局搜索能力;然后建立区间灰数NGM(1,1)模型,根据反余割函数变换、平均弱化缓冲算子和自适应初始条件优化对模型进行改进,并利用多策略下的海鸥优化算法(Multi-Strategy Seagull Optimization Algorithm,MSSOA)对改进后的INGM(1,1,δ)模型中的时间参数δ进行寻优;最后以某架空管道腐蚀数据为基础进行仿真试验。优化后新模型的预测结果与实际值高度吻合,表明该模型的预测精度得到较大提高,在架空管道腐蚀增重预测方面具有较好的鲁棒性。
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关键词
安全工程
工业大气环境
架空管道
改进
海鸥
优化
算法
(
soa
)
INGM(1
1
δ)模型
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职称材料
题名
基于反向变异海鸥优化算法的最优潮流计算
1
作者
陈将宏
李伟亮
王羲沐
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期396-407,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52107108)。
文摘
针对海鸥优化算法的全局搜索能力差、收敛速度慢的缺点,引入反向变异策略对海鸥初始种群进行选择;结合非线性收敛因子和粒子群算法速度优化,平衡算法全局搜索与局部开发能力,提出了一种反向变异海鸥优化算法,并将其引入最优潮流问题求解。以发电成本、有功网损和节点电压偏移为目标函数进行单目标最优潮流计算,以发电成本分别和有功网损、节点电压偏移的加权和作为多目标函数进行多目标最优潮流计算,并与基于其他智能算法的最优潮流计算结果进行对比分析。IEEE 30节点系统及IEEE 118节点系统仿真结果表明,采用该算法求解最优潮流问题具有搜索精度高、收敛速度快、稳健性强等优势。
关键词
海鸥
优化
算法
飞行速度
优化
算法
性能评估
反向
变异
策略
最优潮流
Keywords
seagull optimization algorithm
flight speed optimization
algorithm performance assessment
reverse mutation strategy
optimal power flow
分类号
TM74 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
融合多策略的增强海鸥优化算法
被引量：
10
2
作者
李大海
熊文清
王振东
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期717-724,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61563019)
国家自然科学基金资助项目(615620237)
江西理工大学校级基金资助项目(205200100013)。
文摘
针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;其次,设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对海鸥的最优位置,采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的14个函数作为基准测试函数,将ESOA与麻雀算法(SSA)、飞蛾扑火算法(MFO)、灰狼算法(GWO),以及改进的GSCSOA、CCSOA进行性能对比。实验结果表明ESOA在统计学意义上具有显著的性能优势。
关键词
海鸥
优化
算法
差分
变异
最差位置
透镜映射
Keywords
seagull optimization algorithm
differential mutation
the worst position
lens mapping
分类号
TP306.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于多策略改进蜣螂算法的三维无人机路径规划
3
作者
王紫益
王雷
徐浩然
张桐彬
夏强强
机构
安徽工程大学机械与汽车工程学院
长三角哈特机器人产业技术研究院
出处
《南京航空航天大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期475-486,共12页
基金
安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxbjZD2022023)
安徽省机器视觉检测与感知重点实验室开放基金(KLMVI-2024-HIT-15)。
文摘
针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算法首先采用空间金字塔匹配(Spatial pyramid matching,SPM)混沌映射与反向学习策略进行种群初始化,以提高初始种群的多样性和质量。其次,引入改进后的边界收敛因子,以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后,融合海鸥优化算法的攻击机制,以提升收敛速度和求解精度。最后,采用t-distribution差分变异策略,以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试,MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法,在收敛速度与精度方面表现突出;此外,将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真,实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小,路径质量更高,平稳性更佳。
关键词
蜣螂
算法
空间金字塔匹配混沌映射
反向学习
海鸥
优化
算法
t-distribution差分
变异
Keywords
dung beetle algorithm
spatial pyramid matching(SPM)chaotic mapping
reverse learning
seagull optimization algorithm
t-distributed difference variation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
改进的免疫算法及其在函数优化中的应用
被引量：
12
4
作者
叶洪涛
罗飞
许玉格
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
广西工学院电子信息与控制工程系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期464-467,共4页
基金
国家自然科学基金(60774032)
广西教育厅科研项目(201010LX242)
+1 种基金
广东省自然科学基金博士启动项目(9451064101002853)
广西自然科学基金(2010GXNSFA013126)资助课题
文摘
为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。
关键词
免疫
算法
函数
优化
变异
算子
选择算子
周期
变化
Keywords
immune algorithm
function optimization
mutation operator
selection operator
periodically varying
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于CGSOA-BPNN优化AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数
被引量：
1
5
作者
李赞
张长胜
马涛
王卓
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学材料科学与工程学院
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期311-324,共14页
基金
国家自然科学基金(61963022,51665025)。
文摘
目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进logistic混沌序列实现网络参数初始化种群的全局搜索,提高权值和阈值初始质量。引入改进logistic映射跳出局部最优,通过加强局部搜索能力,以提高算法收敛精度。引入高斯变异增加种群多样性,提高全局搜索能力。选取6个基准函数,对BAS、PSO、ACO、SOA及CGSOA算法进行测试,仿真结果表明,所提算法具有较快收敛速度、较高寻优精度和稳定性。结果CGSOA算法优化BP神经网络得出最佳控制量为:喷涂距离99.7 mm,喷涂电流649.6 A,喷涂电压56.3 V,送粉载气203.1 L/h,送粉电压5.1 V。以其进行喷涂试验,涂层结合强度和显微硬度分别为25.2 MPa和616.8HV,与模型预测值的相对误差分别为3.02%和2.91%,验证了CGSOA-BPNN应用到实际喷涂过程的可行性。结论CGSOA-BPNN对AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数进行优化,进而提高涂层力学性能,具有一定的现实指导意义。
关键词
等离子喷涂
高熵合金涂层
工艺参数
优化
BP神经网络
海鸥
优化
算法
改进logistic混沌
高斯
变异
Keywords
plasma spraying
high entropy alloy coating
process parameter optimization
BP neural network
seagull optimization algorithm
improved logistic chaos
gaussian mutation
分类号
TG174.442 [金属学及工艺—金属表面处理]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
6
作者
李洪超
沈成行
石玉莲
黄国泉
张继
衣佳欣
王凯
机构
昆明理工大学公共安全与应急管理学院
出处
《振动与冲击》
2025年第21期172-181,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52164010,52364016,52064025,52164009)
云南省兴滇英才支持计划青年人才专项(KKXX202456056)。
文摘
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。
关键词
爆破振动信号
周期
变异
海鸥
优化
算法
(
soa
)
逐次变分模态分解(SVMD)
多尺度排列熵
信号降噪
Keywords
blasting vibration
periodic mutation seagull optimization algorithm(
soa
)
successive variational mode decomposition(SVMD)
multi-scale permutation entropy(MPE)
signal denoising
分类号
TU235.1 [建筑科学]
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职称材料
题名
考虑系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池优化控制方法
被引量：
11
7
作者
蔡良东
李奇
刘强
王天宏
杨文
陈维荣
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3670-3679,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51977181,52077180)
霍英东教育基金会高等院校青年教师基金项目(171104)。
文摘
为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)与无源控制(passive-based control,PBC)结合,实时优化每个单堆燃料电池系统输出功率,降低MFCS氢耗量,并兼顾约束功率波动率,提高MFCS耐久性,进而延长MFCS使用寿命。最后基于RT-LAB平台,搭建一套由3个不同性能的110kW质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统组成的MFCS实验硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)半实物平台,并从系统氢耗量和运行压力2个方面,与平均分配、链式分配、和基于运行性能衰减程度分配3种MFCS控制方法进行对比验证。结果表明,所提方法能够有效减小系统氢耗量,同时降低PEMFC输出功率波动率,进而提升MFCS耐久性,延长MFCS运行寿命。
关键词
多堆燃料电池系统
海鸥
优化
算法
(
soa
)
无源控制
耐久性
氢耗
Keywords
Multi-stack fuel cell system
seagull optimization algorithm(
soa
)
passivity-based control
durability
hydrogen consumption
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
工业大气环境下架空管道腐蚀增重预测
被引量：
2
8
作者
骆正山
汪静静
骆济豪
王小完
机构
西安建筑科技大学管理学院
北京理工大学睿信学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期4318-4324,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41877527)
陕西省社科基金项目(2018S34)。
文摘
架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)的种群,避免SOA过早收敛,并改进收敛因子B以提高全局搜索能力;然后建立区间灰数NGM(1,1)模型,根据反余割函数变换、平均弱化缓冲算子和自适应初始条件优化对模型进行改进,并利用多策略下的海鸥优化算法(Multi-Strategy Seagull Optimization Algorithm,MSSOA)对改进后的INGM(1,1,δ)模型中的时间参数δ进行寻优;最后以某架空管道腐蚀数据为基础进行仿真试验。优化后新模型的预测结果与实际值高度吻合,表明该模型的预测精度得到较大提高,在架空管道腐蚀增重预测方面具有较好的鲁棒性。
关键词
安全工程
工业大气环境
架空管道
改进
海鸥
优化
算法
(
soa
)
INGM(1
1
δ)模型
Keywords
safety engineering
industrial atmospheric environment
overhead pipeline
improved Seagull Optimization Algorithm(
soa
)
INGM(1,1,δ)model
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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2023
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