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基于增强型鲸鱼优化算法CNN-BiGRU-AT模型的燃料电池衰退预测
1
作者
全睿
程功
+2 位作者
周宇龙
章国光
全琎
《电工技术学报》
北大核心
2025年第19期6342-6358,共17页
为了进一步提高传统深度学习方法预测燃料电池剩余使用寿命(RUL)的精度,该文提出了一种综合卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(AT)的混合模型。利用奇异谱分析对燃料电池衰减数据进行预处理、消除噪声并获取有效...
为了进一步提高传统深度学习方法预测燃料电池剩余使用寿命(RUL)的精度,该文提出了一种综合卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(AT)的混合模型。利用奇异谱分析对燃料电池衰减数据进行预处理、消除噪声并获取有效信息,CNN-BiGRU提取其时空特征、历史和未来信息,AT进一步探索时空相关性,并采用增强型鲸鱼优化算法(EWOA)对模型超参数进行优化。结果表明,与长短期记忆(LSTM)网络、CNN、GRU、CNN-GRU、CNN-BiGRU、BiGRU-AT、CNN-BiGRU-AT和其他算法优化的CNN-BiGRU-AT相比,在40%训练数据下,EWOA优化的CNN-BiGRU-AT模型其方均根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和相对误差(RE)均最小,最小值分别为0.2021%、0.1278%、0.033%和0.027%。此外,该模型在缺失数据达60%的情况下仍能保持较强的鲁棒性,其最小RMSE、MAE、MAPE和RE分别为0.3879%、0.2559%、0.0811%和0.32%,具有较好的燃料电池剩余使用寿命预测性能。
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关键词
燃料电池
剩余使用寿命
双向门控循环单元
注意力机制
增强型鲸鱼优化算法
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职称材料
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
2
作者
张诗涵
魏锦辉
+3 位作者
王阳
朱光
李论
刘殿海
《金刚石与磨料磨具工程》
北大核心
2025年第4期551-560,共10页
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘...
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)模型,利用增强型鲸鱼优化算法(enhanced whale optimization algorithm,EWOA)提高算法精度、寻优能力和避免陷入局部最优并对LSSVR的超参数进行优化;对比标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法预测模型的结果,并利用模型预测的工艺参数进行实验验证。结果表明:EWOA-LSSVR预测模型的决定系数R为96.031%,平均绝对误差RMAE为0.012128 mm,相较于WOA-LSSVR和PSO-LSSVR模型具有更好的拟合度;且验证实验结果证明EWOA-LSSVR预测模型具有较好的预测准确性,并可为叶片表面材料的定点定量去除提供可靠依据。
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关键词
机器人砂带磨抛
工艺参数
机器学习
最小二乘支持向量回归机
增强型鲸鱼优化算法
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职称材料
题名
基于增强型鲸鱼优化算法CNN-BiGRU-AT模型的燃料电池衰退预测
1
作者
全睿
程功
周宇龙
章国光
全琎
机构
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学)
武汉海亿新能源科技有限公司
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第19期6342-6358,共17页
基金
国家自然科学基金(51977061,51407063)
武汉市东湖高新区揭榜挂帅项目(2024KJB336)资助。
文摘
为了进一步提高传统深度学习方法预测燃料电池剩余使用寿命(RUL)的精度,该文提出了一种综合卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(AT)的混合模型。利用奇异谱分析对燃料电池衰减数据进行预处理、消除噪声并获取有效信息,CNN-BiGRU提取其时空特征、历史和未来信息,AT进一步探索时空相关性,并采用增强型鲸鱼优化算法(EWOA)对模型超参数进行优化。结果表明,与长短期记忆(LSTM)网络、CNN、GRU、CNN-GRU、CNN-BiGRU、BiGRU-AT、CNN-BiGRU-AT和其他算法优化的CNN-BiGRU-AT相比,在40%训练数据下,EWOA优化的CNN-BiGRU-AT模型其方均根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和相对误差(RE)均最小,最小值分别为0.2021%、0.1278%、0.033%和0.027%。此外,该模型在缺失数据达60%的情况下仍能保持较强的鲁棒性,其最小RMSE、MAE、MAPE和RE分别为0.3879%、0.2559%、0.0811%和0.32%,具有较好的燃料电池剩余使用寿命预测性能。
关键词
燃料电池
剩余使用寿命
双向门控循环单元
注意力机制
增强型鲸鱼优化算法
Keywords
Fuel cell
remaining useful life(RUL)
bidirectional gated recurrent unit(BiGRU)
attention mechanism(AT)
enhanced whale optimization algorithm(EWOA)
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
2
作者
张诗涵
魏锦辉
王阳
朱光
李论
刘殿海
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
辽宁科技大学机械工程与自动化学院
出处
《金刚石与磨料磨具工程》
北大核心
2025年第4期551-560,共10页
基金
辽宁省自然科学基金(2023-MS-034)
研究所基础研究面上项目(20222JK2K09)
+1 种基金
国家资助博士后研究人员计划(GZC20232882)
中国博士后面上科学基金(2023M743703)。
文摘
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)模型,利用增强型鲸鱼优化算法(enhanced whale optimization algorithm,EWOA)提高算法精度、寻优能力和避免陷入局部最优并对LSSVR的超参数进行优化;对比标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法预测模型的结果,并利用模型预测的工艺参数进行实验验证。结果表明:EWOA-LSSVR预测模型的决定系数R为96.031%,平均绝对误差RMAE为0.012128 mm,相较于WOA-LSSVR和PSO-LSSVR模型具有更好的拟合度;且验证实验结果证明EWOA-LSSVR预测模型具有较好的预测准确性,并可为叶片表面材料的定点定量去除提供可靠依据。
关键词
机器人砂带磨抛
工艺参数
机器学习
最小二乘支持向量回归机
增强型鲸鱼优化算法
Keywords
robot abrasive belt grinding and polishing
process parameter
machine learning
least squares support vector regression machine(LSSVR)
enhanced whale optimization algorithm(EWOA)
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
TG580 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强型鲸鱼优化算法CNN-BiGRU-AT模型的燃料电池衰退预测
全睿
程功
周宇龙
章国光
全琎
《电工技术学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
张诗涵
魏锦辉
王阳
朱光
李论
刘殿海
《金刚石与磨料磨具工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
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