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基于改进蝴蝶优化算法的机械臂轨迹规划研究
1
作者 刘江涛 张慧 +1 位作者 杨其望 王钦若 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期7-13,共7页
机械臂在轨迹规划过程中所消耗的时间直接决定了实际生产过程中机械臂的工作效率,针对机械臂轨迹规划的时间最优问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法的时间最优轨迹规划策略。首先,确定机械臂运动的起始位置和终止位置,通过笛卡尔空间... 机械臂在轨迹规划过程中所消耗的时间直接决定了实际生产过程中机械臂的工作效率,针对机械臂轨迹规划的时间最优问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法的时间最优轨迹规划策略。首先,确定机械臂运动的起始位置和终止位置,通过笛卡尔空间插值方法找到中间两个插值点;其次,在传统蝴蝶优化加入Tent混沌映射、自适应惯性权值和TAO(trap avoidance operator)陷阱规避操作,并对改进蝴蝶算法进行性能测试;然后,对4-3-4分段多项式函数进行寻优,找到函数最优时间变量;最后,对MyCobot280 Pi型号机械臂进行建模仿真验证,仿真数据表明,改进蝴蝶优化相比传统蝴蝶优化在收敛速度、寻优精度和稳定性方面都有显著的提升,具有一定的实用价值和应用前景。 展开更多
关键词 机械臂 改进蝴蝶优化算法 4-3-4多项式 时间最优轨迹规划 Tent混沌映射
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改进蝴蝶优化算法在邯郸市水资源优化配置中的应用 被引量：4
2
作者 常一帆 沙金霞 +2 位作者 刘彬 徐志恒 孙博伦 《水电能源科学》 北大核心 2023年第4期56-60,共5页
水资源优化配置是有效缓解区域水资源供需矛盾的重要方法和手段。针对传统蝴蝶优化算法(BOA)在高效快速地求解多目标水资源优化配置问题时存在的搜索精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优及不能直接用于多目标问题求解等缺陷,通过引入快... 水资源优化配置是有效缓解区域水资源供需矛盾的重要方法和手段。针对传统蝴蝶优化算法(BOA)在高效快速地求解多目标水资源优化配置问题时存在的搜索精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优及不能直接用于多目标问题求解等缺陷,通过引入快速非支配排序、拥挤度及精英策略方法对其进行了改进,利用ZTD函数验证了改进蝴蝶优化算法(ABOA)的优越性,最后将ABOA应用于邯郸市水资源优化配置模型求解中,并从帕累托前沿中选择了缺水量最少为最终方案。结果表明,邯郸市2035年(p=50%)总需水量为27.40×10^(8)m^(3),总分配水量为24.42×10^(8)m^(3),缺水量为2.98×10^(8)m^(3),缺水率为10.9%。其中生活和生态需水均能得到完全满足,第一、二、三产业在不同区域仍面临缺水问题,需大力开展节约用水来缓解。研究结果可为多目标水资源优化配置的求解提供参考。 展开更多
关键词 水资源 多目标 优化配置 改进蝴蝶优化算法 邯郸市
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基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别 被引量：1
3
作者 周宏元 张广才 +2 位作者 王小娟 倪萍禾 王利辉 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期164-171,204,共9页
针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结... 针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结构损伤识别方法。首先,在传统蝴蝶优化算法基础上引入聚类竞争学习机制和混沌精英学习机制,得到改进蝴蝶优化算法,此算法可以更好地实现局部搜索和全局搜索间的平衡,收敛速度更快、计算精度更高;其次,利用小波包能量曲率建立目标函数进一步提高识别结果精度;最后,分别以简支梁数值算例和8自由度弹簧-质量块实验验证了该方法的有效性。研究结果表明,即使考虑环境噪声和模型误差等不利因素,所提出的方法仍可以有效识别结构的损伤位置和程度。 展开更多
关键词 损伤识别 改进蝴蝶优化算法 小波包能量曲率 聚类竞争学习机制 混沌精英学习机制
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基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法 被引量：12
4
作者 丁敏 夏兴宇 +2 位作者 邹永杰 张乐 刘正堂 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期851-858,共8页
针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optim... 针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly optimization algorithm,BOA)在进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved butterfly optimization algorithm,IBOA)。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略,提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时,在局部搜索阶段,提出一种动态概率余弦选择策略,增加位置更新多样性,避免陷入局部最优。首先,为检验改进算法与基本算法的寻优性能,在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明,改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力,能在更短时间内找到全局最优解。然后,在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能,从对比结果看,IBOA具有更优的规划效果。接着,利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模,将改进算法应用到航迹规划中,利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明:相同实验条件下,该优化算法较BOA综合适应度值减小21.9%,具有搜索速度快、搜索精度高等优点,能够有效地指导UAV在三维环境中完成自主导航避障任务。 展开更多
关键词 无人机 三维航迹规划 改进蝴蝶优化算法 自主导航
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基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究 被引量：2
5
作者 王应武 华春莉 茶建帮 《人民长江》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包变换 改进蝴蝶优化算法 改进海马优化算法 加权极限学习机 超参数优化 把边水文站 景东水文站 李仙江流域
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基于FRCMDE与IBOA-LSSVM的变压器故障声纹诊断方法
6
作者 高家通 康兵 +3 位作者 许志浩 王宗耀 丁贵立 袁小翠 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第5期123-130,共8页
为提高多尺度散布熵对信号演化敏感度,提升变压器故障声纹诊断准确率,将分数阶精细复合多尺度散布熵(Fractional Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy,FRCMDE)运用于变压器声纹特征提取。首先,确定FRCMDE参数,提取不同状... 为提高多尺度散布熵对信号演化敏感度,提升变压器故障声纹诊断准确率,将分数阶精细复合多尺度散布熵(Fractional Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy,FRCMDE)运用于变压器声纹特征提取。首先,确定FRCMDE参数,提取不同状态下变压器声音信号的FRCMDE熵特征;其次,采用改进蝴蝶算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)进行参数优化并构建IBOA-LSSVM模型,利用IBOA-LSSVM模型对特征数据进行分类,实现变压器故障声纹诊断;最后,为验证该方法的有效性,将其与其他经典方法比较,研究结果表明:所建FRCMDE-IBOA-LSSVM模型可有效区分8种状态下的变压器声音信号,诊断准确率达到99.69%,均高于其他方法。该方法可为变压器不停电监测与故障声纹诊断提供参考。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器 声纹诊断 分数阶精细复合多尺度散布熵 改进蝴蝶优化算法
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基于户间调度的青海农村家庭光储容量配置优化 被引量：5
7
作者 赵安军 李旺 +3 位作者 于军琪 查波 王鹏柱 焦阳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期45-56,共12页
针对青海农村地区家庭新能源系统光储容量配置优化问题,提出一种基于户间调度与用户分类的全寿命周期光储容量配置方法。首先,以用户是否包含牧民为依据建立用户分类配置模型。其次,建立了包含微网用户间能量调度策略的系统运行方式。最... 针对青海农村地区家庭新能源系统光储容量配置优化问题,提出一种基于户间调度与用户分类的全寿命周期光储容量配置方法。首先,以用户是否包含牧民为依据建立用户分类配置模型。其次,建立了包含微网用户间能量调度策略的系统运行方式。最后,以微网年均用能成本最小和可再生能源利用率最大为目标构建优化模型,并采用改进蝴蝶优化算法进行求解。基于青海省刚察县农村地区典型日负荷数据和气象参数进行仿真,结果验证了该方法的有效性与合理性。 展开更多
关键词 新能源系统 容量配置 青海农村家庭 户间调度 用户分类 改进蝴蝶优化算法
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考虑分布式电源接入与综合运行成本的配电网无功优化 被引量：2
8
作者 史可鉴 代子阔 +2 位作者 王刚 刘云松 钟栗广 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期339-344,共6页
为解决考虑分布式电源接入的配电网的无功调节问题,在分析分布式电源和负荷特性的基础上,以综合运行成本最小为目标,即由峰谷分时电价决定的线损费用和无功补偿设备费用之和最小建立配电网动态无功优化数学模型,并采用改进的蝴蝶优化算... 为解决考虑分布式电源接入的配电网的无功调节问题,在分析分布式电源和负荷特性的基础上,以综合运行成本最小为目标,即由峰谷分时电价决定的线损费用和无功补偿设备费用之和最小建立配电网动态无功优化数学模型,并采用改进的蝴蝶优化算法求解。使用改进的IEEE 33节点进行配电系统仿真,验证了无功优化模型及其求解算法的有效性和优越性。研究结论为配电网无功优化策略提供了理论参考。 展开更多
关键词 分布式电源 综合运行成本 配电网 无功补偿优化 改进蝴蝶优化算法
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棉秆粉碎刀具磨损状态监测系统设计与试验 被引量：4
9
作者 谢建华 周通 +3 位作者 王长云 刘旋峰 蒋永新 张海春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期155-165,共11页
针对棉秆粉碎还田过程中刀具磨损严重且缺少故障监测装置导致工作失效的问题,设计了一种搭载在棉秆粉碎还田机上的智能监测系统。系统以STM32单片机为主控制器,应用多种传感器融合技术,基于机器学习算法实现刀具磨损状态监测。为了解决... 针对棉秆粉碎还田过程中刀具磨损严重且缺少故障监测装置导致工作失效的问题,设计了一种搭载在棉秆粉碎还田机上的智能监测系统。系统以STM32单片机为主控制器,应用多种传感器融合技术,基于机器学习算法实现刀具磨损状态监测。为了解决棉秆粉碎刀具磨损非线性特征信号难以提取的问题,提出了一种融合改进蝴蝶优化算法(IBOA)和支持向量机(SVM)的刀具磨损状态监测方法(IBOA-SVM)。该监测方法以粉碎刀辊转速、左侧振动频率、右侧振动频率作为模型输入特征向量,将刀具磨损状态(正常状态、磨损状态、丢刀状态)作为输出。相较于未优化的SVM算法,通过IBOA算法优化SVM算法的参数,刀具磨损状态的识别准确率由95.61%提高至98.83%。为验证IBOA-SVM模型的有效性,在相同参数设置环境下进行多种模型的重复对比试验,试验结果表明:相较于SVM、PSO-SVM、WOA-SVM、BOA-SVM和CWBOA-SVM 5种模型,IBOA-SVM模型识别准确率平均值有所提升,单次试验的准确率均维持在较高的水平。将IBOA-SVM模型嵌入到监测系统,并进行田间验证试验,试验结果表明设计的刀具磨损状态监测系统在识别准确率和鲁棒性方面都具有良好的性能。 展开更多
关键词 棉秆 粉碎还田 刀具磨损 监测系统 改进蝴蝶优化算法 支持向量机
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基于IBOA-PF的锂电池健康状态预测 被引量：9
10
作者 李鹏 李立伟 杨玉新 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期705-713,共9页
应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,... 应用传统的粒子滤波(PF)算法估计锂电池健康状态(SOH)时,会出现粒子权值退化和样本贫化而导致预测精度较低的问题。为了解决该问题,本工作提出了基于改进蝴蝶优化算法和粒子滤波(IBOA-PF)的联合算法,在基本蝴蝶优化算法(BOA)的基础上,用混沌数替代固定的切换概率,并引入共生生物搜索的互生阶段,弥补了蝴蝶算法易陷入局部最优和开发能力差的局限性,提高了BOA的收敛速度,再用蝴蝶表示粒子,用蝴蝶向食物移动的过程表示粒子变化为更符合真实后验分布的新采样值。然后基于双指数经验模型和时间指标(TI)构建了非线性系统的状态空间模型,用单纯形法改进高斯牛顿法进行参数拟合,提出了一种基于IBOA-PF的锂电池SOH估计方法。仿真实验结果表明,该方法优于传统PF方法,具有较高的精确度和较好的适应性。 展开更多
关键词 电池健康状态 粒子滤波 改进蝴蝶优化算法 改进高斯牛顿法
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