基于AO-AVOA-BP神经网络模型的锂电池SOH预测 被引量：1

1

作者 李军毅 汪兴兴 +2 位作者 陈祥 陈林飞 邓业林 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期71-79,共9页

为提供准确可靠的锂电池健康状态预测,提出了一种基于非洲秃鹫优化算法融合天鹰优化算法优化BP神经网络的预测模型。通过对电池充电过程中的电压、电流和温度数据的分析,基于灰色关联分析验证健康因子与电池SOH的相关性,确定4个健康因... 为提供准确可靠的锂电池健康状态预测,提出了一种基于非洲秃鹫优化算法融合天鹰优化算法优化BP神经网络的预测模型。通过对电池充电过程中的电压、电流和温度数据的分析,基于灰色关联分析验证健康因子与电池SOH的相关性,确定4个健康因子作为模型的输入,结合基于AO-AVOA优化的BP神经网络模型,实现更精确的SOH预测。将提出的模型与其他优化模型对锂电池SOH进行预测,对各项指标进行对比分析,结果表明,所提出的预测模型平均绝对误差小于0.0089,均方根误差小于0.0112,平均绝对百分比误差小于1.4512%,具有精度高、泛化性强等特点,可有效用于锂电池的SOH预测。 展开更多

关键词 锂电池 健康状态 BP神经网络 非洲秃鹫优化算法 天鹰优化算法

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改进天鹰算法优化整车ABS的模糊PID控制

2

作者 田闯 黄鹤 +2 位作者 杨澜 高涛 王会峰 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1462-1470,共9页

针对现有防抱死制动系统(ABS)控制器部分动态性能不足且过分依赖专家经验的弊端,提出多策略天鹰算法优化的整车ABS模糊PID控制方法.搭建汽车ABS动态性能仿真平台,包括整车模型、制动器模型及控制器模型.为了解决天鹰算法易陷入局部最优... 针对现有防抱死制动系统(ABS)控制器部分动态性能不足且过分依赖专家经验的弊端,提出多策略天鹰算法优化的整车ABS模糊PID控制方法.搭建汽车ABS动态性能仿真平台,包括整车模型、制动器模型及控制器模型.为了解决天鹰算法易陷入局部最优及搜索精度有限的问题,提出基于多策略改进的天鹰优化算法(DEFFAO).设计天鹰自由捕猎策略,增强个体搜索能力,避免算法陷入局部最优值;设计非线性收敛因子,平衡全局和局部的搜索能力;结合差分进化策略,淘汰天鹰种群中的较差个体.通过混合多种策略,完成DEFFAO方法设计.采用离线优化整定比例因子参数得到DEFFAO-模糊PID控制器,选择不同路面条件对汽车防抱死制动过程进行仿真实验.结果表明,相比现有算法,基于DEFFAO-模糊PID控制ABS输出的滑移率曲线能够更好地保持在期望范围内,车辆制动时间更快,制动距离更短. 展开更多

关键词 防抱死系统(ABS) 模糊PID控制器 天鹰算法 滑移率 制动时间 制动距离

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改进AO优化算法的折反射全景镜头畸变参数估计

3

作者 张越 张宁 徐熙平 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第1期89-104,共16页

针对现有镜头畸变参数估计方法存在精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进天鹰优化算法的折反射全景相机镜头畸变参数方法。首先,通过融合混沌映射、自适应调节策略和通讯交流策略,增强了天鹰优化算法的寻优能力,解决了其... 针对现有镜头畸变参数估计方法存在精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进天鹰优化算法的折反射全景相机镜头畸变参数方法。首先,通过融合混沌映射、自适应调节策略和通讯交流策略,增强了天鹰优化算法的寻优能力,解决了其收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题;其次,通过空间中直线对应的畸变边缘和单参数除法模型推导并确定畸变参数分布范围;然后,构建包含畸变参数的优化目标函数;最后,采用改进的天鹰优化算法对优化目标函数寻优求得最佳畸变参数。通过对标准图库图像和全景图像的校正结果进行分析,本文提出的方法估计的主点误差在0.5 pixel以内,径向畸变系数误差在2.5%以内,能够有效估计镜头畸变参数并实现全景图像畸变校正。本文方法提高了视觉导航系统在环境感知任务下的图像质量,在工程应用中具有潜在价值。 展开更多

关键词 折反射全景相机 天鹰优化算法 混沌映射 直线特征 畸变校正

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多策略改进的天鹰优化器及其在路径规划中的应用 被引量：2

4

作者 吴素谦 闫建国 +3 位作者 杨斌 覃涛 刘影 杨靖 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期937-945,共9页

针对原始天鹰优化器(AO)存在局部开发能力不足、寻优精度低以及收敛速度慢等缺陷,提出一种用于机器人路径规划的多策略融合改进的天鹰优化器(MSIAO)。首先,引入Sobol序列对天鹰种群进行初始化,从而有利于初始种群的多样性,并提高收敛速... 针对原始天鹰优化器(AO)存在局部开发能力不足、寻优精度低以及收敛速度慢等缺陷,提出一种用于机器人路径规划的多策略融合改进的天鹰优化器(MSIAO)。首先,引入Sobol序列对天鹰种群进行初始化,从而有利于初始种群的多样性,并提高收敛速度;其次,利用黄金正弦算子和粒子群的自我学习与社会学习的思想改进局部搜索方式,以增强算法的开发能力,并降低陷入局部最优的可能;同时,采用一种非线性平衡因子作为两阶段的切换条件,使种群之间的交流更充分,并能更有效地均衡全局搜索与局部开发。通过在12个基准测试函数、10个CEC2017复杂函数上的仿真实验可知,所提改进策略极大地增强了MSIAO的全局优化能力。将MSIAO应用于机器人路径规划的结果表明,MSIAO可以获得更短且更安全可靠的移动路径。在20×20栅格地图中,MSIAO的平均路径相较于粒子群优化(PSO)算法、原始的AO和蝴蝶优化算法(BOA)分别缩短了2.53%、3.83%和6.70%;在40×40栅格地图中,MSIAO的平均路径相较于上述3种算法分别缩短了10.65%、5.27%和14.88%。可见MSIAO的寻径更高效。 展开更多

关键词 天鹰优化器 粒子群优化算法 Sobol序列 数值优化 路径规划

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小样本量下的锂离子电池健康状态预测 被引量：2

5

作者 邓栋梁 银立新 +1 位作者 余瑾 黄先红 《电池》 北大核心 2025年第1期129-135,共7页

当前数据驱动的健康状态(SOH)预测方法依赖于庞大的数据规模。提出一种小样本量下的电池SOH预测方法:采用Levy飞行策略优化天鹰优化(AO)算法的权值和阈值;提出广义改进学习(GOBL)来生成更好的候选解集,以增加种群的多样性,加快优化方法... 当前数据驱动的健康状态(SOH)预测方法依赖于庞大的数据规模。提出一种小样本量下的电池SOH预测方法:采用Levy飞行策略优化天鹰优化(AO)算法的权值和阈值;提出广义改进学习(GOBL)来生成更好的候选解集,以增加种群的多样性,加快优化方法的收敛速度,得到改进天鹰优化(IAO)算法;利用IAO算法优化时序卷积神经网络(TCN)的权值和阈值,建立IAO-TCN电池SOH预测模型;在优化的TCN(IAO-TCN)模型基础上,引入多头注意力机制,使模型自动聚焦于电池数据的重要特征,提升预测模型的精度。通过马里兰大学电池数据进行实例分析,与TCN、极限学习机、长短期记忆神经网络和卷积神经网络等进行对比,发现所提模型平均误差控制在2.5%以内,准确率较其他模型提升10个百分点以上,稳定性、预测精度和泛化能力均较好。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态(SOH)预测 时序卷积神经网络(TCN) 天鹰优化(AO)算法 多头注意力机制

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改进天鹰算法的无人机出警路径规划

6

作者 张琪 陈海涛 +2 位作者 任宇辰 顾腾达 张志学 《电光与控制》 北大核心 2025年第7期98-104,共7页

为了实现警务任务中无人机自主飞行路径的规划,以现实城市出警环境为依据构建了警用无人机出警环境模型,并根据无人机路径长度代价、飞行高度代价、障碍危险代价设计了适应度函数。在天鹰优化算法中采用Logistic混沌映射来初始化种群,... 为了实现警务任务中无人机自主飞行路径的规划,以现实城市出警环境为依据构建了警用无人机出警环境模型,并根据无人机路径长度代价、飞行高度代价、障碍危险代价设计了适应度函数。在天鹰优化算法中采用Logistic混沌映射来初始化种群,并在第一阶段引入蝴蝶优化策略;在仿真实验中,使用三次样条插值平滑生成的路径,使其更符合无人机的运动轨迹。实验结果表明,所提方法可以满足无人机快速出警路径规划设计,整体效果显示较为理想。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 天鹰优化算法 LOGISTIC混沌映射 蝴蝶优化算法 无人机警务应用

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兼顾经济性与可靠性的有源配电网动态重构

7

作者 颜湘武 郭美辰 +3 位作者 吴鸣 牛耕 郑楠 贾焦心 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第4期107-117,共11页

在配电网重构的研究中,通常会对网络的稳态运行进行优化,但是重构方案对网络故障情况下的可靠性也会产生影响。在考虑到分布式电源出力与负荷波动的情况下,为兼顾网络运行的经济性与可靠性,减少新能源接入带来的负面影响,搭建配电网动... 在配电网重构的研究中,通常会对网络的稳态运行进行优化,但是重构方案对网络故障情况下的可靠性也会产生影响。在考虑到分布式电源出力与负荷波动的情况下,为兼顾网络运行的经济性与可靠性,减少新能源接入带来的负面影响,搭建配电网动态重构模型。首先,针对分布式电源接入的配电网,采用启发式孤岛搜索方法,并结合最小路法来求解可靠性指标;其次,以包含开关费用、线损费用与停电损失费用在内的网络综合成本最小为目标函数,搭建网络动态重构模型;然后,采用改进的混合天鹰-非洲秃鹫算法进行模型求解;最后,通过在改进的IEEE33节点网络上进行仿真验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 配电网动态重构 分布式电源 启发式孤岛搜索 可靠性评估 天鹰算法与非洲秃鹫算法混合优化

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基于仿真实验的固液混合搅拌器桨叶结构多目标优化

8

作者 易力力 李佳 +2 位作者 李子昂 杨波 何彦 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第11期109-113,共5页

熔混阶段的固液混合过程作为熔铸装药工艺的重要环节,决定了固液两相多组分物料混合的均匀性,进而影响着最终的装药质量。而螺带-冲孔四斜叶搅拌桨作为该阶段的核心部件,其合理的结构参数对于提升固液混合性能具有显著影响。该文采用数... 熔混阶段的固液混合过程作为熔铸装药工艺的重要环节,决定了固液两相多组分物料混合的均匀性,进而影响着最终的装药质量。而螺带-冲孔四斜叶搅拌桨作为该阶段的核心部件,其合理的结构参数对于提升固液混合性能具有显著影响。该文采用数值模拟、最优拉丁超立方采样法、响应面法和多目标优化算法相结合的方式对该桨叶的关键结构参数进行优化以进一步提高该桨叶的混合效率,实现熔混过程物料的高效混合。具体来说,首先,选择固液混合搅拌器的桨叶离底高度、桨叶层间距、桨叶倾角以及螺带宽度4个关键参数作为优化变量,以提高悬浮均匀度和降低功率消耗为优化目标;然后,采用最优拉丁超立方采样方法进行试验设计,并基于CFD仿真模拟获得50组样本数据;接着,根据样本数据构建桨叶结构参数与混合均匀度和功率消耗的二阶响应面代理模型,并结合优化变量约束范围建立桨叶结构参数多目标优化数学模型;最后,为了克服传统天鹰优化算法在求解后期由于种群多样性减少易陷入局部最优的问题,引入精英混沌反向学习策略和柯西-高斯变异策略,提出一种改进的多目标天鹰优化(improved multi-objective aquila optimization,IMOAO)算法,并采用IMOAO算法对桨叶结构参数多目标优化问题进行求解,以获取最优搅拌桨结构参数组合。结果表明:相比于初始设计,优化后的桨叶在功率消耗基本不变的情况下,混合均匀度提升了11.96%,同时,结合桨叶优化前后槽内的固相浓度分布情况可以看出,优化后搅拌槽内的固相浓度分布均匀性明显优于初始设计,基本实现了均匀混合,进一步证明了桨叶结构参数多目标优化方法的有效性。 展开更多

关键词 固液混合 数值模拟 天鹰优化算法 多目标优化

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引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法 被引量：3

9

作者 周玉 裴泽宣 +1 位作者 王培崇 陈博 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期304-316,共13页

针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了... 针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性. 展开更多

关键词 天鹰优化算法 广义正态分布优化算法 相量算子 流向算子 测试函数 Wilcoxon秩和检验

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RLDEAO优化的空气质量数据聚类分析

10

作者 田闯 黄鹤 +2 位作者 杨澜 王会峰 茹锋 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期542-553,共12页

对空气质量数据进行聚类,传统聚类方法因受初始点的影响,存在随机性高、聚类精度低以及多个中心点出现在同一簇中的问题,为此提出了一种反向学习差分进化天鹰优化器(RLDEAO)优化的K-means互补迭代空气质量数据聚类方法。天鹰优化器(aqui... 对空气质量数据进行聚类,传统聚类方法因受初始点的影响,存在随机性高、聚类精度低以及多个中心点出现在同一簇中的问题,为此提出了一种反向学习差分进化天鹰优化器(RLDEAO)优化的K-means互补迭代空气质量数据聚类方法。天鹰优化器(aquila optimizer,AO)算法具有很强的探索能力,不易受初始点的影响且更易实现,但易陷入局部最优。基于自适应逐维小孔成像反向学习策略、停滞扰动结合莱维飞行策略以及生物进化策略等改进思想,对AO算法进行了改进,有效提高了搜索性能,避免了局部最优;在求取聚类中心点时,设计了一种加权最大最小距离积法(weighted maximum minimum distance product,WMMP),能反映各特征的重要性,对改进聚类结果作用良好;将RLDEAO与WMMP相结合优化K-means互补迭代,提高了搜索速率和搜索精度。通过在多个数据集上的聚类测试,发现RLDEAO-KMC算法的收敛精度和聚类效果较AO-KMC、FCM、KMC、KMC++算法更优。可知,RLDEAO-KMC算法可以更高效地对空气质量数据进行聚类分析,有针对性地做出预测和应对。 展开更多

关键词 K-MEANS聚类算法 天鹰优化器(AO) 加权最大最小距离积法

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经纱张力的神经非奇异积分快速终端滑模控制

11

作者 付茂文 沈丹峰 +2 位作者 赵刚 尚国飞 柏顺伟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1600-1607,共8页

为减小织机长片段经纱张力波动,提高张力控制性能,提出神经非奇异积分快速终端滑模控制(RBF-NIFTSMC)方法。通过对送经系统的受力分析,建立了织机的时变张力控制模型,根据系统存在时变数学模型、未建模动力学和外部干扰未知等特点,设计... 为减小织机长片段经纱张力波动,提高张力控制性能,提出神经非奇异积分快速终端滑模控制(RBF-NIFTSMC)方法。通过对送经系统的受力分析,建立了织机的时变张力控制模型,根据系统存在时变数学模型、未建模动力学和外部干扰未知等特点,设计了一种非奇异积分快速终端滑模控制方法。该控制器可在短时间内到达滑模面,无奇异问题,利用NIFTSMC理论自适应估计未知不确定性,并最终由李雅普诺夫理论证明稳定性。为进一步提高滑模控制性能,将滑模面和变步长神经网络相融合,实现时变滑模面,神经网络的参数由改进天鹰优化(AO)算法优化得到,最终通过仿真实验结果证明所提出的控制方法的有效性。 展开更多

关键词 张力 送经系统 滑模控制 神经网络 天鹰优化算法

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基于改进天鹰优化算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：4

12

作者 王妍 王新发 +2 位作者 王延峰 顾晓光 孙军伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期144-154,共11页

针对天鹰优化(Aquila optimizer,AO)算法容易陷入局部最优,长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络容易受参数影响的问题,提出了一种基于改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法优化LSTM神经网络的模型,并将其应用... 针对天鹰优化(Aquila optimizer,AO)算法容易陷入局部最优,长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络容易受参数影响的问题,提出了一种基于改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法优化LSTM神经网络的模型,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,引入超立方策略优化了种群初始质量,设计自适应螺旋策略平衡了AO算法的全局搜索和局部搜索能力,并通过利用高斯变异策略增强了AO算法跳出局部最优的能力。然后,将所提IAO算法对LSTM的权值和阈值进行优化,构建了基于IAO-LSTM网络的滚动轴承故障诊断模型。最后,凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)轴承数据集和帕德伯恩大学(Paderborn University,PU)轴承数据集的试验结果表明:与其他故障诊断模型相比,IAO优化后的LSTM模型的分类准确率更高,能有效识别滚动轴承的各种故障类型。 展开更多

关键词 故障诊断 天鹰优化(AO)算法 自适应螺旋搜索 超立方体策略 长短时记忆(LSTM)神经网络

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基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断

13

作者 邱朝洁 张林鍹 +2 位作者 李名洪 张盼盼 郑兴 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第35期15023-15030,共8页

为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊... 为了准确地实现电梯故障诊断,提出基于AO-VMD-BF和多模型融合的电梯故障诊断。首先,利用天鹰优化算法(aquila optimizer algorithm,AO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将信号分解为多个模态分量,并利用皮尔逊相关系数去除虚假分量,针对剩余信号仍有噪声的问题,通过巴特沃斯滤波(Butterworth filter,BF)进行二次去噪,对去噪筛选后的模态分量子序列进行重构即可得到去噪后的振动信号。然后提取时域、频域和熵特征,构成多域特征向量集。最后建立以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)为基模型,极限梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)为元分类器的Stacking集成学习的电梯故障诊断模型。实验结果表明,所提的方法能够有效提取电梯轿厢振动信号中的故障特征,对电梯故障进行准确、有效的诊断。 展开更多

关键词 天鹰优化算法 变分模态分解 Stacking集成学习 电梯轿厢振动信号

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IAO优化SVM的电机滚动轴承故障诊断 被引量：19

14

作者 李红月 高英杰 朱文昌 《电子测量技术》 北大核心 2022年第10期126-132,共7页

对于当前存在电机滚动轴承多种类型故障分类准确率不高的现象,提出一种改进天鹰优化算法(IAO)优化支持向量机(SVM)的电机滚动轴承故障诊断方法。首先,介绍了基本天鹰优化算法,然后引入Tent混沌映射和自适应权重对其改进,提高收敛速度,... 对于当前存在电机滚动轴承多种类型故障分类准确率不高的现象,提出一种改进天鹰优化算法(IAO)优化支持向量机(SVM)的电机滚动轴承故障诊断方法。首先,介绍了基本天鹰优化算法,然后引入Tent混沌映射和自适应权重对其改进,提高收敛速度,防止陷入局部最优;其次,对10种状态下的滚动轴承故障时域信号样本进行VMD分解,得到不同状态的时频域特征组成特征样本集。最后,利用IAO算法对支持向量机的惩罚参数(c)和核参数(g)进行优化,从而构建IAO-SVM滚动轴承故障诊断模型。最终结果表明,IAO-SVM诊断模型对电机滚动轴承10种状态下的故障诊断准确率最高达100%。 展开更多

关键词 滚动轴承 变分模态分解 天鹰优化算法 支持向量机 故障诊断

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基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法 被引量：17

15

作者 陈晓华 王志平 +6 位作者 吴杰康 陈盛语 许海文 孙中海 杨国荣 江剑民 陈锦涛 《广东电力》 2023年第1期59-67,共9页

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题,利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer,IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数... 针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题,利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer,IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IAO-SVM分类器,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取电压暂降源信号三相电压的特征向量,并进行归一化处理之后输入到构造好的IAO-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与K近邻、极限学习机、SVM和AO-SVM这4种分类器进行对比。仿真结果表明,在对8种电压暂降源信号分别加入0 dB、10 dB、20 dB、30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的高斯白噪声情况下,IAO-SVM分类器识别的准确率分别为99.5%、94%、99.25%、100%、99.25%、98.5%和97.25%,其识别准确率最高,验证了在对信号加入不同的高斯白噪声时,IAO-SVM分类器均具有较高的识别准确率和抗噪声能力,有助于解决电压暂降源的分类问题。 展开更多

关键词 变分模态分解 改进天鹰优化算法 支持向量机 电压暂降源识别 奇异值熵 近似熵

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采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法 被引量：2

16

作者 付小朋 王勇 冯爱武 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期3026-3032,共7页

针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体... 针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。 展开更多

关键词 阿奎拉优化算法 动态调整 混沌自适应权重 改进型差分变异

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基于改良天鹰优化器的单目相机标定方法 被引量：2

17

作者 华杨 黄福珍 《电子测量技术》 北大核心 2023年第16期126-137,共12页

为了提高相机标定精度,提出一种基于改良天鹰优化器的单目相机标定方法:通过张正友标定法计算得到单目相机的内外参数,根据所得相机参数计算标定图像中所有角点的平均重投影误差并建立目标函数,采用经过自适应分配机制、动态补偿策略以... 为了提高相机标定精度,提出一种基于改良天鹰优化器的单目相机标定方法:通过张正友标定法计算得到单目相机的内外参数,根据所得相机参数计算标定图像中所有角点的平均重投影误差并建立目标函数,采用经过自适应分配机制、动态补偿策略以及非线性潮汐策略改良的天鹰优化器进行优化,获取最优的相机标定内部参数和畸变系数,从而提高相机非线性标定过程的寻优精度。实验结果表明,改良天鹰优化器算法在不同基准测试函数上寻优结果优越,本文提出的相机优化标定方法得到的标定结果精度更高,重投影误差为0.006 pixels。 展开更多

关键词 相机标定 机器视觉 天鹰优化器算法 内部参数 畸变参数 重投影误差

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基于IAO-RF联合模型的锂电池SOC估计

18

作者 于仲安 揭朝富 +1 位作者 甘子荣 王涛 《科学技术与工程》 2025年第32期13856-13863,共8页

针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)... 针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)相联合的预测模型来估计锂离子电池SOC。采用改进的天鹰优化算法来优化随机森林的超参数,提升模型的泛化性能与抗干扰能力,避免陷入局部最佳缺陷。经实验表明,在考虑到温度对电池SOC影响下,单一的随机森林估计锂电池SOC的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为2.77%,均方根误差(root mean square error, RMSE)为3.73%,而基于IAO-RF联合预测模型估计锂电池SOC的MAE为0.407%,RMSE为0.871%,相较于单一的随机森林,平均绝对误差降低了0.85倍,根均方误差也降低了0.77倍,比其他SOC预测模型均有不同程度的提升。可见IAO-RF模型在考虑温度对电池的影响下,不仅显著提升了SOC的估计的精度,还有效降低了极大误差对整体SOC估计的干扰,表现出优越性能同时也兼顾了估计的时效性,对电池管理系统(battery management system, BMS)研究存在一定价值。 展开更多

关键词 锂离子电池 电池荷电状态(SOC)估计 改进天鹰优化算法(IAO) 随机森林算法(RF) 电池管理系统(BMS)

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