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蚁群神经网络算法在电动车用直流电机起动过程中的应用 被引量：15
1
作者 王旭东 刘金凤 张雷 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期95-100,共6页
电动车用直流电机控制器系统在电动车起动过程中具有非线性、快时变的特点,常规的比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制方法很难满足系统非线性、参数摄动的要求,即使采用了前向神经网络算法进行PID整定,也... 电动车用直流电机控制器系统在电动车起动过程中具有非线性、快时变的特点,常规的比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制方法很难满足系统非线性、参数摄动的要求,即使采用了前向神经网络算法进行PID整定,也由于结构复杂,训练速度慢等原因而很难满足实时控制的要求。于是提出了采用蚁群神经网络(ant colony algorithm neural network,ACANN)整定PID控制策略,用蚁群算法学习多层前馈(back propagation,BP)神经网络的权系,建立了基于该算法的BP神经网络训练模型,因而兼有了神经网络的广泛映射能力和蚁群算法的快速全局收敛以及启发式学习等特点,该控制策略可以补偿系统参数摄动、非线性和外界扰动对系统控制性能的影响,达到电动车平稳快速起动的目的。仿真和实验结果证明,该控制策略对电动车起动过程中电机起动电流的控制具有快速性、稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电动车 直流电机 起动过程 鲁棒稳定性 蚁群神经网络
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基于蚁群神经网络的泵车主泵轴承性能评估 被引量：6
2
作者 孙旺 李彦明 +2 位作者 杜文辽 苑进 刘成良 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期596-600,共5页
针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法——蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车... 针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法——蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车主泵系统中主泵轴承的模式识别和性能评估.结果表明,蚁群神经网络能很好地解决收敛速度慢、局部极小的问题,提高了分类精度,展现了良好的应用前景. 展开更多
关键词 泵车主泵轴承 状态性能评估 BP神经网络 蚁群神经网络 全局最优解
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基于蚁群神经网络的泄漏特征融合算法研究 被引量：1
3
作者 于秀丽 王旭坪 《现代管理科学》 2019年第8期78-80,共3页
文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科... 文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科学管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 蚁群神经网络 泄漏特征 融合算法
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基于ACO-BP算法的熔融沉积成型翘曲变形量的预测方法 被引量：1
4
作者 田国良 周肖宇 李逸仙 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期87-92,共6页
针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和... 针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和4因素3水平的验证样本集。训练样本集用于预测模型的学习,验证样本集用于验证预测方法的精度。基于极差法分析了各工艺参数对翘曲变形量的影响程度。结果表明,工艺参数对翘曲变形量的影响程度从大到小分别为层高、填充率、喷头挤出温度和打印速度。采用训练样本集充分训练预测模型后,验证基于ACO-BP算法的翘曲变形量预测方法的效果。基于均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。对于RMSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.7倍;对于MSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.9倍;对于MAE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.6倍;对于MAPE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.2倍。基于ACO算法优化的BP神经网络预测精度更高。 展开更多
关键词 蚁群算法-误差反向传播神经网络算法 熔融沉积成型 翘曲变形量 预测方法
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多传感器信息融合在电机故障诊断中的应用 被引量：3
5
作者 程加堂 周燕洁 段志梅 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第5期164-167,共4页
为了提高电机故障诊断的准确性,引入一种多传感器信息融合的诊断方法。将多个传感器所采集的转子振动频谱信号处理后,利用蚁群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确... 为了提高电机故障诊断的准确性,引入一种多传感器信息融合的诊断方法。将多个传感器所采集的转子振动频谱信号处理后,利用蚁群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。实验结果表明,该方法有效提高诊断的可信度,减少电机故障分类识别的不确定性。 展开更多
关键词 振动与波 信息融合 电机 故障诊断 证据理论 蚁群神经网络
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基于信息融合技术的汽轮机转子故障诊断 被引量：1
6
作者 熊伟 程加堂 艾莉 《热力发电》 CAS 北大核心 2012年第8期62-64,共3页
选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类... 选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类型。以汽轮机转子x、y方向的不平衡故障为例进行诊断,结果表明该方法可有效提高诊断的可信度,减少诊断的不确定性。 展开更多
关键词 汽轮机转子 信息融合 证据理论 蚁群神经网络 故障诊断 不平衡
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云环境用户情境感知的移动服务QoS混合推荐 被引量：5
7
作者 刘海鸥 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第4期183-189,194,共8页
[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质... [目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质量)混合推荐模型:a.基于移动用户位置情境信息对其涵盖的用户与服务项目按照自治系统的归类原则进行聚类,形成移动用户-服务项目协同过滤推荐机制;b.针对传统Qo S推荐方法存在的新用户与新项目冷启动问题,基于User-based与Item-based CF对缺少的Qo S属性偏好值进行预测和推荐;c.针对移动网络环境下服务Qo S属性值海量数据、分布不均等带来的混合推荐权值难以确定问题,通过MapReduce化的蚁群神经网络权值训练来进行CF混合推荐。[结果/结论]实验证明,方法有效融合了移动用户与服务在Qo S位置的感知属性,提高了推荐算法的预测精度,User-based与Item-based的移动服务Qo S属性偏好值预测有效缓解了推荐系统的冷启动问题,MapReduce化的蚁群神经网络权值训练方法也显著减少了算法的全局计算时间,明显改进了推荐系统的运行效率。 展开更多
关键词 云环境 情境感知 QOS 协同过滤混合推荐 冷启动 蚁群神经网络
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基于ACO-BP NN的飞机零件橡皮囊成形起皱预测（英文） 被引量：1
8
作者 张凌云 刘国庆 +1 位作者 朴小东 范作鹏 《机床与液压》 北大核心 2018年第24期48-55,共8页
利用ABAQUS/Explicit有限元分析软件对2A12-O态铝合金橡皮囊成形凸曲线弯边零件起皱现象进行分析,借助正交试验工具,进行了橡皮囊成形数值模拟试验。通过分析材料性能参数和工艺参数对凸弯边橡皮囊成形零件的影响,获取了影响凸曲线弯边... 利用ABAQUS/Explicit有限元分析软件对2A12-O态铝合金橡皮囊成形凸曲线弯边零件起皱现象进行分析,借助正交试验工具,进行了橡皮囊成形数值模拟试验。通过分析材料性能参数和工艺参数对凸弯边橡皮囊成形零件的影响,获取了影响凸曲线弯边零件起皱的主效应参数,并在此试验基础上建立了基于蚁群神经网络的起皱预测模型。在利用大量试验数据对其训练之后,使用该模型预测橡皮囊成形零件的起皱情况,同时对2A12-O态铝合金板材橡皮囊成形凸弯边零件进行工艺试验验证,结果表明:该模型能够在研究新零件成形过程中快速获得最佳成形参数,并且可以提高效率的工业,且预测误差控制在5%以内,且满足工业应用标准。 展开更多
关键词 2A12铝合金 正交试验 蚁群神经网络 橡皮成形 起皱预测
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波纹管内部脱浆状态的超声检测方法
9
作者 朱耀东 韩庆邦 +1 位作者 林泽宙 尹琳丽 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期210-215,共6页
为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相结合的超声检测方法。将检测到的回波信号进行变分模态分解,将分解后信号的多尺度样本熵作为特征参数,输... 为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相结合的超声检测方法。将检测到的回波信号进行变分模态分解,将分解后信号的多尺度样本熵作为特征参数,输入到蚁群神经网络中进行检测。实验结果表明利用VMD分解方法与蚁群神经网络相结合可以对波纹管内部横向缺陷进行有效判断。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 多尺度样本熵 蚁群神经网络
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并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统设计 被引量：4
10
作者 熊宁 崔文婷 +3 位作者 朱文广 杨为群 李伟伟 王光 《电源学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期108-114,136,共8页
针对传统系统太阳辐照波动预警准确率低、误差大和预测效率低的问题,提出并设计了新的并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统,采用基于蚁群BP神经网络的辐照波动预测方法获取了预测结果的最优解。预警系统中包含太阳能电池组件、微型逆... 针对传统系统太阳辐照波动预警准确率低、误差大和预测效率低的问题,提出并设计了新的并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统,采用基于蚁群BP神经网络的辐照波动预测方法获取了预测结果的最优解。预警系统中包含太阳能电池组件、微型逆变器和单机辐照度预警子系统等,采用三端稳压模块LM7803电源模块,保障极端天气正常供电;选择单晶硅太阳电池片的光照传感器,将太阳辐射的光能变换成电能;采用指数平滑法结合趋势移动平均法对太阳辐照进行预测,得到预测时间段范围内的平滑指数,以此作为计算参数,根据蚁群BP神经网络算法,通过构建新传递函数,优化网络结构,改进BP神经网络训练,求出预测结果最优解。试验结果表明:所提系统能在不同天气条件下有效预测并网型分布式光伏发电的辐照波动,且预测误差较小;在不同天气类型下,系统预警的准确率始终高于98%,且预警时长平均用时24.08 s,相比于其他系统用时较短,实现预警系统稳定运行,保证输出电能质量,有力支撑系统优化。 展开更多
关键词 分布式 光伏发电并网 辐照波动 指数平滑法 移动平均法 蚁群BP神经网络 预警
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