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基于栅格细化的露天矿区路网模型快速构建方法
1
作者 顾清华 胡俸源 +3 位作者 王倩 柴小博 王丹 井欣欣 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期645-654,共10页
露天矿区路网构建是实现露天矿卡车智能调度和无人驾驶的重要前提,但由于露天矿区道路较为复杂,矿车GPS轨迹数据采集量大,冗余数据和异常点繁多,构建路网模型仍存在较多难点。为解决此问题,提出一种基于栅格细化的露天矿区路网模型快速... 露天矿区路网构建是实现露天矿卡车智能调度和无人驾驶的重要前提,但由于露天矿区道路较为复杂,矿车GPS轨迹数据采集量大,冗余数据和异常点繁多,构建路网模型仍存在较多难点。为解决此问题,提出一种基于栅格细化的露天矿区路网模型快速构建方法。首先提出基于改进膨胀算法的栅格去噪方法,对轨迹点二值化生成的路网栅格进行清洗,使用改进膨胀算法对低连通度的栅格空缺进行填充,减少栅格离散和断裂的影响;然后构建基于改进Zhang-Suen细化算法的路网骨架提取模型,对栅格区域进行图像形态学特征识别,利用改进Zhang-Suen细化算法提取栅格骨架图,使得提取的栅格骨架宽度恒定为一个栅格,减少原始细化算法处理后的毛刺和冗余;之后利用轨迹的时序特性,设计基于轨迹时序的路网骨架连接算法,提取路网的实际通行道路,解决因栅格化方法导致的路网异常连通的问题,并获得更好的道路连通效果;最后,根据实际应用需求和路网道路结构构建实际的路网模型,提出点-路-点的路网模型结构,在保证路网逻辑结构不变的情况下大幅减少路网的复杂程度和计算规模,并使用folium对路网进行可视化处理。实验表明:该方法构建的路网准确性、完整性分别为95.45%、96.43%;程序运行时间为2.697 s,满足露天矿路网模型生成快、精度高的使用需求。 展开更多
关键词 露天矿 轨迹数据 二值化 zhang-suen细化算法 轨迹顺序
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加权精细复合多尺度散布熵与改进贝叶斯网络结合的轴承故障诊断
2
作者 仝兆景 孟令强 +1 位作者 唐晋豪 吴鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1151-1158,共8页
针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提... 针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提出了一种基于wRCMDE与改进贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过计算不同故障振动信号的wRCMDE,并选取合适尺度下的多个wRCMDE值作为特征向量形成特征样本,输入到改进萤火虫算法优化的贝叶斯网络中进行故障分类识别。通过实验数据分析,将所提方法与基于多尺度散布熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法进行对比,结果表明,该方法能够更加准确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 展开更多
关键词 加权精细复合多尺度散布熵 萤火虫算法 贝叶斯网络 故障诊断
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基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型 被引量：1
3
作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多
关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机
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基于机器学习算法的炼化污水厂出水水质预测模型研究
4
作者 陈霖 刘浩威 +4 位作者 王庆宏 冯光明 詹亚力 王强 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第7期81-93,共13页
炼化企业生产工艺流程复杂且装置繁多,污水水质和水量波动大,下游响应调控滞后,水质超标问题难以避免,亟需构建高效水质预测模型。以广东省某炼化企业2023年全年监测池出水水质数据为基础,构建水质预测模型。结果表明:插值算法可以实现... 炼化企业生产工艺流程复杂且装置繁多,污水水质和水量波动大,下游响应调控滞后,水质超标问题难以避免,亟需构建高效水质预测模型。以广东省某炼化企业2023年全年监测池出水水质数据为基础,构建水质预测模型。结果表明:插值算法可以实现对炼化污水缺失数据的有效填充;出水硫化物(HS)、总氮(TN)、总有机碳(TOC)、五日生化需氧量(BOD5)、pH与化学需氧量(COD)未表现出明显的相关性,多参数预测模型无法捕获数据特征;选用反向传播-神经网络(BP-NN)与支持向量回归机(SVR)为基础算法构建的时间序列预测模型可以大幅提高预测准确性,变异粒子群算法(MPSO)可以实现对BP-NN权值、阈值以及SVR惩罚因子c和核函数参数g的显著优化;MPSO-BP-NN模型在测试集中对COD的预测精度最高,决定系数(R^(2))和相关系数(r)分别为0.81和0.89,MAE、RMSE、MBE和MAPE分别为1.10 mg/L、1.63 mg/L、-0.25 mg/L和2.58%;现场验证结果表明MPSO-BP-NN模型有较好的稳定性和泛化能力,可以显著提升预测水质数据的时效性,为炼化污水处理系统上游工艺参数的调控提供理论指导,保障系统长周期平稳运行。 展开更多
关键词 炼化污水 水质预测 相关性分析 机器学习 算法优化
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柴油分子重构模型及分子水平柴油加氢精制反应动力学模型构建
5
作者 冯思瑶 潘艳秋 +1 位作者 马佳宁 孙延吉 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4852-4861,共10页
“分子炼油”是从分子层面描述反应过程、实现对油品特定组成与质量精确描述的一种技术,是石化生产过程数字化建模方法之一。本文以国内某石化企业柴油加氢精制装置为背景,通过构建柴油分子重构模型和柴油加氢精制反应动力学模型,满足... “分子炼油”是从分子层面描述反应过程、实现对油品特定组成与质量精确描述的一种技术,是石化生产过程数字化建模方法之一。本文以国内某石化企业柴油加氢精制装置为背景,通过构建柴油分子重构模型和柴油加氢精制反应动力学模型,满足智能工厂建设的需要。首先,建立了包括1352个分子的柴油分子物性库,并采用分子类型-同系物(MTHS)矩阵构建柴油分子重构模型,模拟值与真实值最大相对误差为4.83%,证明模型可靠。其次,结合装置特点,通过筛选确定反应分子、建立柴油加氢精制反应规则,构建了包含246个反应、涉及282个分子的反应网络,并基于烷基侧链对化学反应速率常数的影响程度设置反应速度常数影响因子,建立反应速率常数关联模型,将492个反应参数减少至116个,大大减少了变量个数,由此构建分子水平柴油加氢精制反应动力学关联模型。结果表明,在温度398℃、压力9MPa、空速为1h-1条件下,加氢脱硫后产品含硫量的计算值与真实值相对误差均小于10%,且模型稳定性好,证明模型可靠。基于所建立的模型,可实现不同操作工况下产品组成的预测。本文可为石化企业智能工厂模型建设提供研究思路。 展开更多
关键词 分子炼油 柴油加氢精制 分子重构模型 反应网络 遗传算法 动力学模型 计算机模拟
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基于SPA和IRCMMPE的旋转机械损伤识别方法
6
作者 李恒亮 张思婉 郭衡 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1045-1054,共10页
基于单通道信号的旋转机械故障诊断方法的故障诊断效果通常比较依赖信号的质量,针对这一问题,提出了一种基于平滑先验分析(SPA)、改进精细复合多变量多尺度排列熵(IRCMMPE)和麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)的旋转机械损伤识别策... 基于单通道信号的旋转机械故障诊断方法的故障诊断效果通常比较依赖信号的质量,针对这一问题,提出了一种基于平滑先验分析(SPA)、改进精细复合多变量多尺度排列熵(IRCMMPE)和麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)的旋转机械损伤识别策略。首先,使用SPA将单通道信号分解为趋势项和去趋势项两种完全不同的分量,减少了分量的冗余,并将其组装为多通道信号以实现对样本的扩充;然后,采用IRCMMPE对多通道信号进行了特征提取以对比验证两个分量之间的相关性,获取了更能反映故障特性的特征;最后,将故障特征输入至SSA-SVM分类器中进行了故障识别,完成了对旋转机械的故障辨识和故障程度的判断,利用三个旋转机械数据集对SPA-IRCMMPE故障诊断方法的有效性进行了实验分析,并与其他故障诊断方法进行了对比研究。研究结果表明:SPA-IRCMMPE模型在诊断旋转机械不同故障类型时分别取得了100%和99.2%的识别准确率,平均识别准确率分别为99.76%和99.92%;而自制数据集的诊断精度达到了100%。相较于其他故障诊断方法,SPA-IRCMMPE模型仅需使用单个通道的振动信号且无需进行分量重要性评估,避免了分量取舍的问题,对振动信号的利用效率较高。 展开更多
关键词 旋转机械单通道信号 故障诊断 麻雀搜索算法优化支持向量机 改进精细复合多变量多尺度排列熵 平滑先验分析 离心泵 滚动轴承
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基于模块化Abstract-Refine算法框架的软件模型检测方法 被引量：1
7
作者 王舜 杜晔 韩臻 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期997-1002,共6页
Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析... Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击. 展开更多
关键词 软件模型检测 模块化方法 抽象—精炼(Abstract-refine) 通用算法 抽象程序
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基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究
8
作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页
现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多
关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机
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RCMNAAPE在旋转机械故障诊断中的应用
9
作者 储祥冬 戴礼军 +3 位作者 涂金洲 罗震寰 于震 秦磊 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期1039-1049,共11页
针对精细复合多尺度排列熵(RCMPE)无法充分提取旋转机械振动信号中的故障信息,从而导致旋转机械故障识别准确率不稳定这一缺陷,提出了一种基于精细复合多尺度归一化幅值感知排列熵(RCMNAAPE)、拉普拉斯分数(LS)和灰狼算法优化支持向量机... 针对精细复合多尺度排列熵(RCMPE)无法充分提取旋转机械振动信号中的故障信息,从而导致旋转机械故障识别准确率不稳定这一缺陷,提出了一种基于精细复合多尺度归一化幅值感知排列熵(RCMNAAPE)、拉普拉斯分数(LS)和灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用幅值感知排列熵替换了RCMPE中的排列熵,提出了RCMNAAPE,并将其用于提取旋转机械振动信号的故障特征生成特征样本;随后,采用了LS从原始的高维故障特征向量中筛选出较少的能够更准确描述故障状态的特征,构造敏感特征样本;最后,将低维的故障特征向量输入由灰狼算法优化的支持向量机中进行了训练和测试,完成了旋转机械样本的故障识别和分类,利用滚动轴承和齿轮箱故障数据集将RCMNAAPE-LS-GWO-SVM与其他故障诊断方法进行了对比分析,并开展了评估。研究结果表明:基于RCMNAAPE-LS-GWO-SVM的故障诊断方法能够有效识别旋转机械的各类故障,其识别准确率高于其他对比的故障诊断方法,其中滚动轴承故障的识别准确率达到99.33%,齿轮箱故障的识别准确率达到98.67%。虽然,该方法的特征提取效率不佳,平均特征提取时间分别为153.02 s和163.98 s,仅优于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE),但其综合性能更加优异。 展开更多
关键词 故障识别准确率 滚动轴承 齿轮箱 精细复合多尺度归一化幅值感知排列熵 拉普拉斯分数 灰狼优化支持向量机
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基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位 被引量：2
10
作者 郭朋 李文彬 +2 位作者 徐道春 白效鹏 王梓耘 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期133-138,共6页
【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法,为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先,通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其... 【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法,为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先,通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次,针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域,去除非杂草轮廓,保留杂草轮廓。然后,利用Zhang-Suen细化算法提取杂草轮廓骨架线,并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后,利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略,实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素,相比平均质心法减少了14%,相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下,融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm,误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了单一方法的定位误差,可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 语义分割 算法 草坪杂草定位 融合算法 zhang-suen细化提取 平均质心法 最小外接圆
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基于精细复合多尺度散布熵的抗蛇行减振器故障诊断 被引量：2
11
作者 岑潮宇 代亮成 +3 位作者 池茂儒 赵明花 郭兆团 曾鹏程 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4334-4343,共10页
抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble... 抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与精细复合多尺度散布熵结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN分解信号得到本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),计算精细复合多尺度散布熵组成特征集,然后融合多个通道振动信号特征并用核主成分分析法进行降维,将降维后的特征集分成训练集和测试集,最后输入到改进麻雀算法优化的支持向量机模型中进行训练与诊断。为验证方法的可行性,以机车滚动振动试验台模拟列车运行的不同速度,设置抗蛇行减振器故障工况,通过转向架和车体多个位置传感器获得试验数据进行分析。研究结果表明,经过优选的特征集能更好地捕捉抗蛇行减振器故障的特征信息,与未经优选的特征集相比故障诊断结果正确率有所提升;多通道融合特征的方法与单通道相比反映故障信息更加全面,补偿了单一通道诊断结果精确度低的不足,进一步提高了故障诊断结果正确率;改进麻雀算法优化了模型参数,解决了参数设计的盲目性,提高了模型分类识别能力,并与其他算法相比验证了优越性。运用该方法对抗蛇行减振器进行故障诊断,能够有效诊断出抗蛇行减振器故障类型,为抗蛇行减振器故障诊断提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 故障诊断 改进麻雀算法 精细复合多尺度散布熵 支持向量机
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多指纹融合和区域细化的WiFi室内定位方法 被引量：6
12
作者 朱瑞 张丽杰 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期62-69,共8页
针对复杂环境中单一指纹特征表示位置信息导致的定位鲁棒性差和精度低的问题,提出一种基于多指纹特征融合和区域细化的无线保真(WiFi)室内定位方法:对特征选择(ReliefF)算法进行改进,采用改进的ReliefF算法确定接收信号强度指示(RSSI)... 针对复杂环境中单一指纹特征表示位置信息导致的定位鲁棒性差和精度低的问题,提出一种基于多指纹特征融合和区域细化的无线保真(WiFi)室内定位方法:对特征选择(ReliefF)算法进行改进,采用改进的ReliefF算法确定接收信号强度指示(RSSI)、信号变化率(Rate)、双曲位置指纹(HLF)和信号强度差(SSD)这4种单一指纹特征对位置信息的贡献,并对4种单一指纹特征进行加权融合,得到组合位置特征;然后提出一种基于组合位置特征数据变化率和k均值(k-means)算法的区域细化算法,在离线构建指纹数据库时对定位区域进行细化。实验结果表明,基于多指纹融合和区域细化的WiFi定位方法比采用单一特征的WiFi定位方法具有更高的定位精度、速度和鲁棒性。 展开更多
关键词 室内定位 无线保真(WiFi)指纹 特征选择(ReliefF)算法 特征融合 区域细化
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基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：2
13
作者 王潞红 邹平吉 《机电工程》 北大核心 2024年第1期11-21,共11页
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精... 针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。 展开更多
关键词 改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别
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基于GEE和Sentinel-2影像的杭州城市湿地精细化分类研究 被引量：1
14
作者 潘宸 侯浩 +3 位作者 唐伟 蒋卫国 王品 胡潭高 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期447-458,共12页
基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精... 基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精度,最优特征组合包括传统光谱特征、红边光谱特征、变换特征、纹理特征和地形特征,其总体精度为81.2%,Kappa系数为0.75;不同特征信息对于不同湿地类型的提取具有重要作用,传统光谱特征对于滩地和养殖池的识别非常有利,而红边光谱特征和变换特征分别对草本沼泽和湖泊的识别更为有效.此外,红边光谱特征和纹理特征的组合有利于运河/水渠的识别.通过特征对比实验可为湿地精细化分类的案例研究提供参考,湿地分类结果可为杭州城市湿地信息的遥感识别提供数据支撑. 展开更多
关键词 Google Earth Engine(GEE)云平台 Sentinel-2影像 随机森林算法 湿地精细化分类
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融合显著性检测的V型焊缝激光条纹提取
15
作者 任紫芸 任红格 李福进 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第5期11-14,共4页
针对在背景亮度不均的情况下提取的V型焊缝坡口激光带准确度低的问题,提出一种基于视觉注意机制融合颜色特征和方向特征的方法。首先,使用FT(Frequency-Tuned)显著性检测算法获取焊缝图像中激光带的颜色显著图。然后,利用Gabor滤波器得... 针对在背景亮度不均的情况下提取的V型焊缝坡口激光带准确度低的问题,提出一种基于视觉注意机制融合颜色特征和方向特征的方法。首先,使用FT(Frequency-Tuned)显著性检测算法获取焊缝图像中激光带的颜色显著图。然后,利用Gabor滤波器得到激光带的单方向特征图,对各方向图阈值分割消除噪声后等比例加权融合得到方向显著图。使用多层元胞自动机融合颜色显著图和细化后的方向显著图,得到最终的焊缝激光带条纹。实验结果表明该方法简单有效,效果较好,准确度高,为后续工作打下基础。 展开更多
关键词 激光条纹提取 FT算法 GABOR滤波 阈值分割 图像细化 元胞自动机
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结合专家知识的遗传算法在无功规划优化中的应用 被引量：25
16
作者 李亚男 张粒子 +2 位作者 舒隽 冷教麟 杨以涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期14-17,共4页
在遗传算法中采用专家知识辅助寻优 ,有助于改善寻优方向 ,防止过早收敛。由于无功功率不宜远距离传输 ,因此电力系统中的无功平衡和电压调整具有很强的地区性。依据专家知识对少数被选中的个体动态形成本厂、站的就地无功/电压控制的... 在遗传算法中采用专家知识辅助寻优 ,有助于改善寻优方向 ,防止过早收敛。由于无功功率不宜远距离传输 ,因此电力系统中的无功平衡和电压调整具有很强的地区性。依据专家知识对少数被选中的个体动态形成本厂、站的就地无功/电压控制的有效变量集进行人工调整 ,可以改善遗传算法的局部寻优能力。该专家知识包括三个主要方面 :消除电压越限、减少投资和降低网损。为了更符合实际情况 ,建立了母线电压对调节裕度的模糊隶属函数。对某实际系统的计算表明 。 展开更多
关键词 电力系统 无功规划 优化 遗传算法 专家知识
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只利用断路器信息诊断电力系统故障的高级遗传算法 被引量：38
17
作者 文福拴 邱家驹 韩祯祥 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期58-64,共7页
本文研究了基于断路器跳闸时序信息的电力系统故障诊断方法。主要包括三个方面的工作：①首次构造了只利用在各类保护（如主保护、第一后备保护和第二后备保护等等）动作时段内断路器跳闸的分段时序信息识别故障元件的０－１规划模型。... 本文研究了基于断路器跳闸时序信息的电力系统故障诊断方法。主要包括三个方面的工作：①首次构造了只利用在各类保护（如主保护、第一后备保护和第二后备保护等等）动作时段内断路器跳闸的分段时序信息识别故障元件的０－１规划模型。②提出了应用无源信息识别故障区域的方法，有效地把故障诊断问题局限于某（些）个小的局部网络之中，大大加快了故障诊断的速度。③探讨了高级遗传算法（ＲｅｆｉｎｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ──ＲＧＡ）在电力系统故障诊断中的应用，这种方法可以有效地求得多个全局最优解，很适用于解决电力系统复杂故障情况下的诊断问题。经算例计算表明，所发展的故障诊断的数学模型是正确的，采用的基于高级遗传算法的故障诊断方法有在线应用的潜力。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 计算
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遗传算法及在电网规划中的应用 被引量：26
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作者 岑文辉 赵庆 戴文祥 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1995年第2期1-9,共9页
随着国民经济的发展，供电负荷迅速增长，电力系统电网规划就越来越显得重要．因而，电网优化规划方法也就得到发展．目前，很多新的方法已经引入到电网规划领域，并已取得了很大的进展．然而，这些方法的规划结果往往是单解，实际上并... 随着国民经济的发展，供电负荷迅速增长，电力系统电网规划就越来越显得重要．因而，电网优化规划方法也就得到发展．目前，很多新的方法已经引入到电网规划领域，并已取得了很大的进展．然而，这些方法的规划结果往往是单解，实际上并不是都能满意，因为实际问题往往是有多种解．本文用遗传算法进行电网规划，可克服上述弊端，它提供的结果，可得最优、次优等一系列规划方案，以供决策者所用，不会遗漏一些优化的方案．为了提高规划结果的可靠性以及规划过程的速度．本文根据电网规划的特点对遗传算法作了改进，并对大量的算例进行了试验，其结果令人满意． 展开更多
关键词 电网 规划 遗传算法 应用
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基于遗传算法的WSN节点定位技术 被引量：23
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作者 章磊 段莉莉 +1 位作者 钱紫鹃 黄光明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期85-87,共3页
提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点自定位技术,在算法的第1阶段利用采样方法对节点初始位置进行初步估计,在第2阶段采用遗传算法对节点初始位置进行求精。仿真实验结果表明,该算法在锚节点比例较低的情况下仍然能够对未知节点... 提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点自定位技术,在算法的第1阶段利用采样方法对节点初始位置进行初步估计,在第2阶段采用遗传算法对节点初始位置进行求精。仿真实验结果表明,该算法在锚节点比例较低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位精度更高。 展开更多
关键词 无线传感器网络 遗传算法 节点定位 初步定位 定位求精
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离心泵网格划分中Sliver单元的消除 被引量：5
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作者 刘厚林 董亮 +2 位作者 谈明高 王勇 王凯 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期103-107,共5页
Sliver单元的存在严重影响着离心泵网格的质量。针对这一问题研究了离心泵网格划分中可能出现Sliver单元的位置。介绍了目前两种主要Sliver单元消除方法并总结了这两种方法的优缺点,重点分析了通过加密消除Sliver单元算法的原理,指出现... Sliver单元的存在严重影响着离心泵网格的质量。针对这一问题研究了离心泵网格划分中可能出现Sliver单元的位置。介绍了目前两种主要Sliver单元消除方法并总结了这两种方法的优缺点,重点分析了通过加密消除Sliver单元算法的原理,指出现有算法并不能完全消除Sliver单元。对一种现有较优的消除算法进行了改进,优化了其判断Sliver单元的准则,从而使其能在加密后完全消除Sliver单元,进而显著地提高了网格的总体质量,并将该改进算法应用于离心泵网格划分中。实例验证,改进后的算法严密有效、执行效率高,且易于实现。 展开更多
关键词 离心泵 网格生成 算法 计算流体动力学 Sliver单元消除 网格加密 算法改进
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