旋转设备是现代工业的主要部件,是保证制造系统可靠性和稳定性的关键因素之一。因此,对旋转设备的健康状态监测和剩余寿命预测具有重要的研究意义和理论价值。基于郊狼优化算法,优化了粒子滤波权值退化的问题,提升了剩余寿命的预测精度...旋转设备是现代工业的主要部件,是保证制造系统可靠性和稳定性的关键因素之一。因此,对旋转设备的健康状态监测和剩余寿命预测具有重要的研究意义和理论价值。基于郊狼优化算法,优化了粒子滤波权值退化的问题,提升了剩余寿命的预测精度。首先,采用深度相关对齐(Deep CORrelation alignment, Deep CORAL)域适应方法进行训练集与测试集的特征分布对齐,并利用长短期时间序列网络进行健康指标构建,提高了健康指标构建的准确性;其次,利用基于郊狼优化算法的改进粒子滤波算法,提高了旋转设备剩余寿命预测的精度和可靠性;最后,以刀具为例,引入PHM2010刀具磨损数据集,实验结果验证了所提方法的有效性。展开更多
郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足...郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足.为弥补其不足,并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer,GWO)的优势,提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO,HCOAG).首先提出了一种改进的COA(Improved COA,ICOA),即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度,并提出一种动态调整组内郊狼数方案,使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强;然后提出了一种简化操作的GWO(Simplified GWO,SGWO),以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度;最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合,进一步获得更好的优化性能.大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明,与COA相比,HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度,与其他先进的对比算法相比,HCOAG具有更好的优化性能,能更好地解决聚类优化问题.展开更多
郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题。因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on ...郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题。因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on Information sharing and Static greed selection,ISCOA)。首先,构建一种新型的信息共享模型,用于子群所有郊狼的成长,在郊狼成长前期,共享信息差异性大,以增加种群的多样性,在效狼成长后期,共享信息差异性小,以强化开采能力;其次,构建一种新的组内成长方式,即前期主要采用信息共享模型的成长方式,以郊狼的信息共享为主强化探索能力,后期主要采用原算法的成长方式,以alpha狼和文化趋势的引导为主强化开采能力;最后,将原算法的组内贪心算法改成组外贪心算法,即静态贪心算法,以便提高算法的稳定性和实现目标函数计算等的并行处理,提高运行速度。大量复杂的CEC2017函数优化实验结果表明,与COA相比,ISCOA在29个10维和30维函数上分别获得了23和24个函数的优势,其平均运行时间分别是COA的86.3%和85.7%,降低了运行时间;与7个最先进的算法相比,ISCOA在10维和30维函数上的平均排名分别是1.48和1.69,分别获得了17和18个第一,具有更好的优化效果。运用于实际工程问题的实验结果表明,ISCOA得到了最好的结果,证明了ISCOA有更强的搜索能力和竞争性以及更好的应用前景。展开更多
文摘旋转设备是现代工业的主要部件,是保证制造系统可靠性和稳定性的关键因素之一。因此,对旋转设备的健康状态监测和剩余寿命预测具有重要的研究意义和理论价值。基于郊狼优化算法,优化了粒子滤波权值退化的问题,提升了剩余寿命的预测精度。首先,采用深度相关对齐(Deep CORrelation alignment, Deep CORAL)域适应方法进行训练集与测试集的特征分布对齐,并利用长短期时间序列网络进行健康指标构建,提高了健康指标构建的准确性;其次,利用基于郊狼优化算法的改进粒子滤波算法,提高了旋转设备剩余寿命预测的精度和可靠性;最后,以刀具为例,引入PHM2010刀具磨损数据集,实验结果验证了所提方法的有效性。
文摘郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足.为弥补其不足,并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer,GWO)的优势,提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO,HCOAG).首先提出了一种改进的COA(Improved COA,ICOA),即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度,并提出一种动态调整组内郊狼数方案,使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强;然后提出了一种简化操作的GWO(Simplified GWO,SGWO),以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度;最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合,进一步获得更好的优化性能.大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明,与COA相比,HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度,与其他先进的对比算法相比,HCOAG具有更好的优化性能,能更好地解决聚类优化问题.
文摘郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题。因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on Information sharing and Static greed selection,ISCOA)。首先,构建一种新型的信息共享模型,用于子群所有郊狼的成长,在郊狼成长前期,共享信息差异性大,以增加种群的多样性,在效狼成长后期,共享信息差异性小,以强化开采能力;其次,构建一种新的组内成长方式,即前期主要采用信息共享模型的成长方式,以郊狼的信息共享为主强化探索能力,后期主要采用原算法的成长方式,以alpha狼和文化趋势的引导为主强化开采能力;最后,将原算法的组内贪心算法改成组外贪心算法,即静态贪心算法,以便提高算法的稳定性和实现目标函数计算等的并行处理,提高运行速度。大量复杂的CEC2017函数优化实验结果表明,与COA相比,ISCOA在29个10维和30维函数上分别获得了23和24个函数的优势,其平均运行时间分别是COA的86.3%和85.7%,降低了运行时间;与7个最先进的算法相比,ISCOA在10维和30维函数上的平均排名分别是1.48和1.69,分别获得了17和18个第一,具有更好的优化效果。运用于实际工程问题的实验结果表明,ISCOA得到了最好的结果,证明了ISCOA有更强的搜索能力和竞争性以及更好的应用前景。
