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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略 被引量：1
1
作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页
为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多
关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
2
作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子群算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计
3
作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多
关键词 球面磁悬浮飞轮电机 参数敏感度分析 分层优化 支持向量机 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
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矿用自卸车座椅空气弹簧悬架参数辨识与优化
4
作者 刘红华 阳洁颖 刘翠雅 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期217-222,228,共7页
矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子... 矿用自卸车的座椅空气弹簧悬架系统缓震效果直接影响乘坐舒适性。这里提出一种运用自适应混沌粒子群优化算法来解决针对矿用自卸车座椅空气弹簧悬挂系统的非线性刚度和阻尼参数的识别处理。借助将混沌引入粒子的运动过程中,与标准粒子群算法相比表现出不同,使粒子群在稳定状态与混沌状态之间交替向着最优点收敛,同时根据粒子运行状态动态调整惯性权重。提高了算法的适应性,明显提升收敛速度并提高了精度,有效避免了局部最优得出,进行整车试验验证了该方法的有效性。结果表明,导致乘坐舒适性下降的主要原因是由于原系统中的刚度和阻尼数值不匹配,因此将垂直方向加速度均方根值设为目标,对空气弹簧悬架的阻尼参数和非线性刚度通过遗传算法来进行优化。在优化后,目标值下降了30.4%,显著提高了乘坐舒适性。 展开更多
关键词 非线性 空气弹簧悬架 自适应混沌粒子群优化算法 辨识 优化
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基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法
5
作者 魏世博 吴翔 +2 位作者 王瞧 牛群峰 樊广晓 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期250-258,298,共10页
路径跟踪在智能农机中至关重要。针对线性二次型调节器(LQR)的系数矩阵Q和R选取困难易造成跟踪精度不佳问题,提出一种基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法。首先,以拖拉机二自由度车辆动力学为基础,构建横向跟踪误差模型,并采用... 路径跟踪在智能农机中至关重要。针对线性二次型调节器(LQR)的系数矩阵Q和R选取困难易造成跟踪精度不佳问题,提出一种基于麻雀算法优化的LQR农机横向跟踪控制方法。首先,以拖拉机二自由度车辆动力学为基础,构建横向跟踪误差模型,并采用前馈补偿的方式抑制稳态误差。其次,设定横向误差阈值,一旦超过该误差阈值,将采用麻雀算法对权重系数进行优化调整,以提高路径跟踪精度。最后,运用CarSim—Simulink平台进行联合仿真,通过3种不同曲率的单弯道路径和多弯道正弦路径对农机横向跟踪控制器进行精度测试,并与传统LQR控制器、传统MPC控制器、粒子群优化LQR控制器进行试验对比。结果表明,传统LQR控制器和传统MPC控制器以及粒子群优化LQR控制器在4条路径下平均横向误差分别为0.0667 m、0.0749 m、0.0359 m,而具备麻雀优化功能的控制器平均横向误差最大为0.015 m,具有较好的跟踪效果。 展开更多
关键词 智能农机 横向跟踪 LQR 麻雀算法 自适应权重 粒子群优化
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单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法及应用
6
作者 罗文涛 钱谦 +3 位作者 潘家文 张晓丽 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1869-1877,共9页
为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃... 为了克服沙猫优化算法(SCSO)在高维优化问题上,易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种单纯形法引导的自适应沙猫群优化算法(SASCSO).首先,采用了一种自适应围捕策略,使沙猫个体随机出现在自适应控制的算法搜索边界内,帮助算法逃逸局部陷阱.其次,利用单纯形法引导较差个体构建几何搜索路径以提升算法的搜索能力.与其他对比算法相比,SASCSO在100维度的CEC2017基准函数测试集的综合优胜率为75.86%,结合非参数分析表明该算法是解决高维复杂优化问题的可行方法.此外,将SASCSO应用于三维无线传感器网络覆盖和复杂环境下无人机航径优化问题,结果显示SASCSO在两个实际问题上均提供了最优的方案,验证了SASCSO在实际优化中的适用性和优越性. 展开更多
关键词 沙猫群优化算法 自适应围捕策略 单纯形法 无线传感器网络覆盖 无人机航径优化
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基于自适应PSO参数优化的页岩气复合时间产量递减模型
7
作者 骆国辉 彭小龙 +1 位作者 杨晨 朱苏阳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7583-7589,共7页
页岩气因其储层条件复杂、多尺度孔隙结构,产量随时间变化呈现明显的非线性特征,传统的产量预测方法依赖于地质和工程数据的统计分析,很难适应地质条件的复杂性而无法达到高准确性。提出了将超双曲递减模型与具有时间属性的复合函数结... 页岩气因其储层条件复杂、多尺度孔隙结构,产量随时间变化呈现明显的非线性特征,传统的产量预测方法依赖于地质和工程数据的统计分析,很难适应地质条件的复杂性而无法达到高准确性。提出了将超双曲递减模型与具有时间属性的复合函数结合的方法,并使用改进的自适应粒子群优化算法(adaptive-particle swarm optimization, A-PSO)来寻找最优模型参数,建立了复合时间超双曲递减模型。研究结果表明:采用A-PSO优化算法能够根据产量数据的复杂性和数据的变化自动调整参数和模型结构,能更快更准地找到最优参数组合,提高预测精度;产量在时间上的波动大,常规递减模型难以反映其特征,复合时间递减模型灵活性强,能够考虑油气藏的复杂性和多变性,更准确地描述页岩气井在不同阶段的产量变化,提供更高的拟合精度,使得产量预测更接近实际值。 展开更多
关键词 复合时间超双曲递减模型 自适应粒子群优化算法 参数优化 页岩气 产量预测
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粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿
8
作者 苏哲 郭世杰 +3 位作者 丁强强 唐术锋 邹云鹤 吕贺 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期8-16,共9页
为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策... 为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策略来避免粒子群算法陷入局部最优解,构建了基于APSO-RF的直线轴热误差预测模型。为了验证模型的准确性与实用性,在VDL-600A型加工中心上以X轴为例进行热误差测量与建模验证,基于FANUC系统坐标原点偏移(EMZPS)功能结合自主搭建的热误差辅助补偿系统,实现了计算机与系统间的通信连接。结果表明:APSO-RF热误差模型的均方根误差相比PSO-SVM、RF及BP模型分别降低了18.3%、45.2%及47.2%,有效提高了建模精度。根据构建的模型与补偿系统功能模块,补偿后热误差最大值由71.15μm降至13.4μm,精度提升81.2%,所构建的热误差补偿方法可有效提高机床的加工精度及稳定性。 展开更多
关键词 数控机床 热误差补偿 自适应粒子群优化随机森林(APSO-RF)模型 浣熊优化算法(COA)
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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
9
作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子群算法 能量分配 系统优化
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基于ASAPSO混合算法的双脉冲变轨拦截轨迹优化
10
作者 杨慧婷 王庆辉 《空间控制技术与应用》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
针对航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题,引入一种自适应模拟退火粒子群(ASAPSO)算法,旨在通过优化两次脉冲的速度增量总和,以实现航天器变轨所需的最小燃料消耗.首先,基于Lambert固定时间飞行定理构建了变轨拦截的数学模型,假设航天器在... 针对航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题,引入一种自适应模拟退火粒子群(ASAPSO)算法,旨在通过优化两次脉冲的速度增量总和,以实现航天器变轨所需的最小燃料消耗.首先,基于Lambert固定时间飞行定理构建了变轨拦截的数学模型,假设航天器在沿初始轨道飞行一周内机动追逐目标,将两次脉冲变轨的时刻设为决策变量,将燃料消耗量作为适应度函数,并采用ASAPSO混合算法作为优化策略.其次,为了验证ASAPSO算法的有效性,针对同一模型分别采用了传统粒子群算法(PSO)、模拟退火粒子群算法(SAPSO)以及强化学习粒子群算法(RLPSO)进行优化,对比发现ASAPSO算法在较少的迭代次数内就能快速收敛至全局最优解,极大地减少了处理轨道拦截问题的计算量和时间.该算法结合了PSO的全局搜索能力和SA的局部优化特性,为航天器Lambert双脉冲变轨拦截问题提供了一种更为高效、精确的解决方案. 展开更多
关键词 Lambert变轨拦截 粒子群算法 模拟退火算法 参数自适应
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基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优选方法
11
作者 杨昭 张小平 钟达栩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期290-297,共8页
提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定... 提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定输出频率下的最优主电路参数采用数值拟合方法研究确定其间变化规律的函数关系式,最后通过构建仿真模型与硬件实验装置对其效果进行验证。 展开更多
关键词 Buck-Boost矩阵变换器 频率自适应 参数优化 樽海鞘群算法 多目标优化 数值拟合
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面向农村配电网电压优化控制的自适应动态分区方法 被引量：1
12
作者 易姝娴 王晶 +3 位作者 梁伟宸 李江 马鑫晟 黄炎 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期110-119,共10页
大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压... 大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网,为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题,提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压优化控制动态分区方法。首先,建立包含模块度、电压调节能力和节点隶属度的综合分区指标体系;其次,通过非线性减小惯性权值和自适应学习因子改进粒子群优化算法,解决传统粒子群优化易陷入局部最优的问题;最后,在聚类分区算法基础上,利用改进粒子群优化算法优化K-means聚类中心,配合触发机制以实现配电网动态分区。仿真结果表明,该方法能够有效均衡分区规模,提高电压调节能力,与传统粒子群优化的K-means方法相比,速度提升14.8%,精度提升4.3%。 展开更多
关键词 农村配电网 动态分区 自适应学习粒子群优化算法 电压控制 分布式控制
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量：1
13
作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划
14
作者 左逸凡 李伟豪 杨伟 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
针对电动汽车(electric vehicle,EV)充电站选址定容问题,提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先,通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(latin hypercube sampling,LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次,... 针对电动汽车(electric vehicle,EV)充电站选址定容问题,提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先,通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(latin hypercube sampling,LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次,从用户满意度的角度出发,以EV充电站和用户双方的成本最小为目标,采用Voronoi图与自适应模拟退火粒子群优化(adaptive simulated annealing particle swarm optimiza-tion,ASAPSO)算法确定充电站的服务范围、最优数量/位置以及各站点快充/慢充充电桩配置数目,建立了EV充电站选址定容模型。最后,通过对北方某市的部分城区进行规划,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 EV充电站 时空充电负荷预测 选址定容 自适应模拟退火粒子群优化算法
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
15
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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基于改进PSO-ANFIS的集气管压力预测研究
16
作者 李志刚 王向阳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期1-4,共4页
焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性... 焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性分析,分别建立两集气管的模糊神经网络模型;然后基于改进粒子群优化算法,以提高模型预测精度为目标,对自适应模糊推理系统的隶属度函数参数进行优化。最后通过仿真验证,将该方法与传统ANFIS模型预测方法进行对比,验证了该方法的可行性,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 集气管压力 改进粒子群优化算法 自适应神经模糊推理系统 相关性分析
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基于CEEMDAN-能量序列和优化DBN的微电网孤岛检测
17
作者 余飞鸿 吴杰 +3 位作者 夏岩 常政威 熊兴中 陈仁钊 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1300-1310,共11页
传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDA... 传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)和优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的微电网孤岛检测方法。首先,使用CEEMDAN算法分解公共耦合点处的电压和电流信号,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),并计算相关系数,确定有效IMF;其次,对有效IMF进行乘积融合,采用TKEO计算融合后的IMF的能量序列,得到重构的孤岛特征;最后,利用粒子群优化算法优化DBN,将提取的特征输入优化后的DBN中进行训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效区分不同工况下的孤岛和非孤岛状态,检测准确率可达到99.52%,检测时间为25.326 ms,且抗噪声能力较强。 展开更多
关键词 孤岛检测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 Teager-Kaiser能量算子 粒子群优化算法 深度置信网络
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混合策略改进的粒子群算法 被引量：7
18
作者 朱茂桃 刘欢 +1 位作者 吴佘胤 商高高 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第1期110-121,共12页
针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略... 针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略平衡算法的全局搜索与局部搜索;提出了基于自适应t分布的变异策略,增强算法全局搜索和跳出局部最优能力;对15个单峰和多峰函数进行仿真实验,与其他3种算法进行了对比分析,结果表明:所提出的改进算法具有很强的寻优能力与稳定性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 蜘蛛优化 自适应t分布
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基于改进金枪鱼群算法的机械臂时间最优轨迹规划 被引量：1
19
作者 吴继春 张斋武 +2 位作者 杨永达 张平 范大鹏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4292-4301,共10页
针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自... 针对机械臂在满足运动学约束的前提下,以最短的时间完成工作任务的问题,提出一种基于改进金枪鱼群算法的机械臂最优时间轨迹规划。在标准的金枪鱼群算法(TSO)上对其进行优化,采用tent混沌种群初始化和莱维飞行等方法进行改进,并引入自适应阈值来提高算法的性能。该方法以6自由度串联机械臂为研究对象,建立时间优化目标数学模型,以3-5-3混合多项式插值函数为基础对其进行轨迹规划。实验结果表明,改进的金枪鱼群算法相比原始算法具有更高的寻优精度和更强的跳出局部最优解能力,其优化后得到的机械臂的位移、速度、加速度曲线平滑,无突变,从而表明改进的金枪鱼群算法能有效地实现机械臂时间最优轨迹规划。 展开更多
关键词 改进金枪鱼群算法 混沌种群初始化 莱维飞行 自适应阈值 轨迹规划
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基于特征判定系数的电力变压器振动信号故障诊断 被引量：5
20
作者 谢丽蓉 严侣 +1 位作者 吐松江·卡日 张馨月 《电力工程技术》 北大核心 2024年第3期217-225,共9页
变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposit... 变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和特征熵权法(entropy weight method,EWM)进行故障诊断的方法。通过相关系数与峭度加权(correlation coefficient and weighted kurtosis,CCWK)原则筛选CEEMDAN分量并重构信号,在实现剔除冗余分量的同时,提升变压器振动信号特征的表征能力;利用EWM构建特征判定系数实现单一数据诊断变压器故障类型;通过主成分分析法减小混合域特征尺度,采用鸡群优化算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行故障诊断。对某变电站110 kV三相油浸式变压器进行分析,结果表明与概率神经网络和SVM等变压器故障诊断方法相比,文中方法能在提前定性故障类型的同时,进一步提高变压器故障诊断的准确率与效率。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器振动信号 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 信噪比 熵权法(EWM) 支持向量机(SVM) 鸡群优化算法
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