基于粒子群优化深度置信网络的气体绝缘金属封闭开关设备局部放电模式识别 被引量：2

1

作者 杨威 倪庞 +2 位作者 张安安 张亮 龚泽民 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第29期12604-12613,共10页

气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS)局部放电模式识别是其绝缘缺陷诊断和状态评估的重要部分,为实现放电类型的准确识别,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)深度置信网络(... 气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS)局部放电模式识别是其绝缘缺陷诊断和状态评估的重要部分,为实现放电类型的准确识别,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)深度置信网络(deep belief network,DBN)的局部放电模式识别方法。该方法通过PSO算法对DBN网络的权值参数进行优化,提高网络对局部放电特征的学习能力。首先,选取现场多平台的4种GIS局部放电类型监测数据组成样本集,用于对所提方法进行分析;其次,用改进的PSO算法结合样本数据确定DBN网络的初始最优权值参数,建立初始DBN网络;然后,利用训练样本对初始DBN网络进行训练,得到局部放电识别模型。最后,基于渤海油田岸电海上动力平台GIS的局部放电数据,采用多种不同局部放电识别模型对数据样本进行算例分析,结果表明:所提的PSO-DBN模型可有效识别GIS设备局部放电类型,相较于传统的DBN网络、多层前馈神经网络(back propagation,BP)、支持向量机(support vector machine,SVM)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)具有更高的准确识别率。 展开更多

关键词 气体绝缘金属封闭开关设备(GIS) 局部放电 粒子群优化 深度置信网络 模式识别

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基于人工神经网络的电力变压器声纹识别技术 被引量：5

2

作者 李瑞琪 李燕 +1 位作者 杜水婷 王军 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期380-387,共8页

针对变压器运行状态声纹识别的应用需求以及BP神经网络识别模型准确率较低等问题,提出了一种改进人工神经网络的变压器声纹识别技术。该技术以变压器声纹信号中的MFCC系数作为模型的输入特征向量,在BOA算法中引入动态权重因子和变异因子... 针对变压器运行状态声纹识别的应用需求以及BP神经网络识别模型准确率较低等问题,提出了一种改进人工神经网络的变压器声纹识别技术。该技术以变压器声纹信号中的MFCC系数作为模型的输入特征向量,在BOA算法中引入动态权重因子和变异因子对BP神经网络权值和阈值进行寻优,开展声纹识别。实验结果表明,利用变压器声纹信号的32维MFCC特征系数可使识别准确率达到90%以上,优化后算法的运算速度比PSO-BP神经网络与BOA-BP神经网络提高了9.24%和8.64%,具有更高的运算效率和识别准确率。 展开更多

关键词 声纹识别 BP神经网络 特征向量 权重因子 动态寻优 模式识别 变异因子 状态检测

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基于神经网络的风电叶片极限载荷预测及玻碳混合铺层结构优化

3

作者 徐权威 郭小锋 +2 位作者 乔书杰 李思卿 车江宁 《复合材料科学与工程》 北大核心 2024年第12期69-74,95,共7页

为了能以实际的极限载荷对风电叶片进行铺层结构优化设计,以长度为89 m的DTU10MW风电叶片为研究对象,通过拉丁超立方实验建立了以叶根三轴布厚度、尾缘单轴布厚度、梁帽单轴布厚度、叶尖预弯量以及预弯指数作为输入变量,以叶尖变形量、... 为了能以实际的极限载荷对风电叶片进行铺层结构优化设计,以长度为89 m的DTU10MW风电叶片为研究对象,通过拉丁超立方实验建立了以叶根三轴布厚度、尾缘单轴布厚度、梁帽单轴布厚度、叶尖预弯量以及预弯指数作为输入变量,以叶尖变形量、叶根极限载荷为输出变量的神经网络模型,实现了对设计叶片个体极限载荷的准确预测。采用粒子群算法,对风电叶片的铺层结构进行优化设计。针对优化设计的玻碳混合叶片,采用新提出的叶片质量及成本计算方法,对其载荷特性和经济性进行了分析。本文的研究对大型风电叶片玻碳混合结构优化设计和成本评价分析具有实际的参考价值,对风电机组的轻量化设计具有重要意义。 展开更多

关键词 碳纤维复合材料 铺层结构 神经网络 极限载荷预测 优化设计

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粒子群优化算法在电力系统中的应用 被引量：220

4

作者 袁晓辉 王乘 +1 位作者 张勇传 袁艳斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第19期14-19,共6页

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全... 粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。 展开更多

关键词 电力系统 配电网 最优潮流计算 无功优化 机组组合 谐波分析 电容器 粒子群优化 群体智能 机器人技术

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基于PSO神经网络的故障诊断方法研究 被引量：13

5

作者 许磊 张凤鸣 程军 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第15期3640-3641,3674,共3页

将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构。这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除... 将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构。这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除了冗余连接,提高了故障模式识别的能力。仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度,提高了故障模式的识别正确率,可以有效地应用于设备的故障诊断。 展开更多

关键词 粒子群算法 神经网络 全局优化 故障诊断 模式识别

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面向复合意象的产品形态多目标优化 被引量：12

6

作者 陈国东 陈思宇 +2 位作者 王军 孙守迁 倪益华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第20期2763-2770,共8页

为了使产品开发人员和企业开发新产品时符合用户的多维度感性需求,提出了一种面向用户复合意象的产品形态多目标优化设计方法。首先,应用语义差异评价和因子分析法抽取用户的复合意象维度;然后,采用形态分析法提取产品部件和外形单元要... 为了使产品开发人员和企业开发新产品时符合用户的多维度感性需求,提出了一种面向用户复合意象的产品形态多目标优化设计方法。首先,应用语义差异评价和因子分析法抽取用户的复合意象维度;然后,采用形态分析法提取产品部件和外形单元要素;最后,在构建产品形态的BP意象预测模型的基础上,采用多目标遗传算法NSGAII求解最优方案。豆浆机实例表明,该方法适用于复合意象的产品形态优化设计,成功得到分布均匀的Pareto最优解,产品开发者可根据具体情况在多个目标之间交互选择优化方案,具有很好的指导作用和实际应用价值。 展开更多

关键词 复合意象 产品设计 多目标优化 BP网络

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基于神经网络的板形信号模式识别方法的研究 被引量：8

7

作者 尹国芳 王益群 孙旭光 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第24期2207-2210,共4页

为了提高带材板形识别的精度 ,应用神经网络和最优化方法 ,构建了一种新的板形信号模式识别方法。该方法克服了现有板形识别方法的不足 ,具有较强的抗干扰能力 ,有效提高了识别的精度和速度 ,可以满足板带轧机高精度板形控制的要求 ,易... 为了提高带材板形识别的精度 ,应用神经网络和最优化方法 ,构建了一种新的板形信号模式识别方法。该方法克服了现有板形识别方法的不足 ,具有较强的抗干扰能力 ,有效提高了识别的精度和速度 ,可以满足板带轧机高精度板形控制的要求 ,易于在实际板形控制系统中实现。 展开更多

关键词 板形 模式识别 神经网络 最优化

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用PSO算法训练神经网络抑制发电机局放随机脉冲干扰 被引量：12

8

作者 邵震宇 黄成军 +2 位作者 肖燕 赵亚奎 江秀臣 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期49-52,共4页

随机脉冲干扰在局部放电在线监测的各类干扰中是最难抑制的,为此提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法训练神经网络的随机脉冲干扰抑制算法。PSO算法的优势在于它能通过粒子间的相互作用而发现复杂搜索空间的最优区域。与传统反向传播(BP... 随机脉冲干扰在局部放电在线监测的各类干扰中是最难抑制的,为此提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法训练神经网络的随机脉冲干扰抑制算法。PSO算法的优势在于它能通过粒子间的相互作用而发现复杂搜索空间的最优区域。与传统反向传播(BP)算法相比,采用PSO算法来训练神经网络,可以有效地克服传统算法收敛速度慢、易陷于局部极小值等缺点,并且训练出的神经网络在泛化能力上也有很大的提高。大量实际数据的训练和分析结果表明,该算法在抑制局放随机脉冲干扰上是比较有效的。 展开更多

关键词 局部放电 随机脉冲干扰 粒子群优化 神经网络

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C/E复合材料声发射信号小波分析及人工神经网络模式识别 被引量：13

9

作者 王健 金周庚 刘哲军 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期49-57,共9页

以复合材料为对象 ,以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数 ,比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征 ,筛选出六类 130 0个样本 ,采用多分辨小波变换提取了 5个特征向量 ,实现了特征空间的降维处理 ,采用B—P... 以复合材料为对象 ,以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数 ,比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征 ,筛选出六类 130 0个样本 ,采用多分辨小波变换提取了 5个特征向量 ,实现了特征空间的降维处理 ,采用B—P型反向传播神经网络构成了智能化模式分类器 ,研究了网络模型的学习效果和对与复合材料主要损伤机制有关的六类声发射信号的识别能力。试验结果表明 ,神经网络对六类信号的平均正确识别率达到 90 .4 %。最佳识别率为 97.2 %。该方法成功用于 90°、0°光滑和 0°缺口三种试样的破坏过程分析 。 展开更多

关键词 C/E复合材料 小波分析 人工神经网络 模式识别 声发射信号 无损检测

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一种气体传感器阵列检测模式识别新方法 被引量：8

10

作者 陈伟根 齐辉 +1 位作者 王有元 彭姝迪 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期61-66,共6页

针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正... 针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正交试验法设计神经网络的学习样本,在保证神经网络学习精度的同时减少了样本的数量。结果表明,该模式识别方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,克服了传统BP神经网络存在的不足,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。 展开更多

关键词 气体传感器阵列 交叉敏感 模式识别 免疫神经网络 正交试验设计

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复合材料损伤失效的声发射检测研究进展 被引量：11

11

作者 栗丽 晏雄 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期19-22,47,共5页

综述了复合材料损伤失效的声发射检测研究进展,从损伤源定位及损伤模式的识别与分类两方面进行了介绍。在损伤源定位方面模态声发射相比模式识别更有效,在损伤模式的分类方面模式识别技术更加有效,且人工神经网络及小波神经网络在复合... 综述了复合材料损伤失效的声发射检测研究进展,从损伤源定位及损伤模式的识别与分类两方面进行了介绍。在损伤源定位方面模态声发射相比模式识别更有效,在损伤模式的分类方面模式识别技术更加有效,且人工神经网络及小波神经网络在复合材料声发射方面的研究较多。另外,介绍了模糊模式识别技术用于声发射信号分类及聚类的研究情况,根据复合材料声发射信号复杂重叠性的特点,模糊理论结合模式识别技术可以进一步实现复合材料声发射信号更有效的分析。 展开更多

关键词 复合材料 声发射 模式识别 神经网络 模糊模式识别

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粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用 被引量：25

12

作者 罗新 牛海清 +2 位作者 来立永 沈杨杨 吴倩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期326-333,共8页

XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。... XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响。研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别。 展开更多

关键词 局部放电 带电检测 自适应小波神经网络 模式识别 粒子群算法

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地震数据油气预测中的属性优化方法 被引量：25

13

作者 陈遵德 陈富贵 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 1998年第4期32-40,共9页

本文简单介绍了智能信息处理中新出现的RoughSet（RS）理论及属性选择方法，从双相介质地震波传播理论角度，探讨了地震数据油气预测属性优化原理，提出了基于RS理论的地震数据油气预测属性优化方法。实际应用表明；本方法速度快、易实... 本文简单介绍了智能信息处理中新出现的RoughSet（RS）理论及属性选择方法，从双相介质地震波传播理论角度，探讨了地震数据油气预测属性优化原理，提出了基于RS理论的地震数据油气预测属性优化方法。实际应用表明；本方法速度快、易实现，而且在优选属性、最大程度地减少提取地震属性种数、提高分类正确率等方面，明显优于其它方法。本方法将成为地震数据油气预测的一种有效手段。 展开更多

关键词 属性优化 地震数据 油气勘探 储集层 油气预测

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基于GA的n维空间优化参数的搜索算法 被引量：3

14

作者 唐斌 凌旭峰 杨杰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2001年第5期563-566,共4页

n维空间中函数优化、模式分类判别函数的确定等问题均可转化为n维空间优化参数的搜索问题。 采用人工神经网或梯度爬山算法均存在对优化函数形式有限制及陷入局部最优等局限性。提出一种基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法，它采... n维空间中函数优化、模式分类判别函数的确定等问题均可转化为n维空间优化参数的搜索问题。 采用人工神经网或梯度爬山算法均存在对优化函数形式有限制及陷入局部最优等局限性。提出一种基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法，它采用对变化方向和长度的编码以及分层由粗到精的搜索，能实现全局寻优和改善搜索效率，有效地应用于工业优化、数据挖掘、模式识别等领域。 二个实例验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 遗传算法 参数优化 人工神经网络 计算机集成制造系统 能量函数 搜索算法

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模式识别和神经网络在复合材料优化设计中的研究和应用 被引量：1

15

作者 杨榛 顾幸生 +1 位作者 梁晓怿 凌立成 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期68-72,共5页

综述了模式识别和神经网络两种智能理论用于复合材料设计及优化方法,举例说明两种智能方法在复合材料优化设计中性能预测、仿真建模、工艺优化等多领域的应用价值和研究进展,分析讨论了两智能理论应用于材料设计研究时的主要问题及其解... 综述了模式识别和神经网络两种智能理论用于复合材料设计及优化方法,举例说明两种智能方法在复合材料优化设计中性能预测、仿真建模、工艺优化等多领域的应用价值和研究进展,分析讨论了两智能理论应用于材料设计研究时的主要问题及其解决方案,并对其发展方向提出了若干建议。 展开更多

关键词 复合材料优化设计 模式识别 神经网络

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水下航行器环肋复合材料耐压壳6σ优化设计 被引量：11

16

作者 李彬 庞永杰 +1 位作者 朱枭猛 程妍雪 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1171-1177,共7页

为了得到更可靠的水下航行器环肋复合材料耐压壳结构,考虑复合材料各向异性和加工不可控性对结构性能影响,将6σ设计理论引入环肋复合材料耐压壳优化设计中。应用蒙特卡洛抽样模拟方法对耐压壳结构进行可靠性分析,借助径向基函数神经网... 为了得到更可靠的水下航行器环肋复合材料耐压壳结构,考虑复合材料各向异性和加工不可控性对结构性能影响,将6σ设计理论引入环肋复合材料耐压壳优化设计中。应用蒙特卡洛抽样模拟方法对耐压壳结构进行可靠性分析,借助径向基函数神经网络近似模型技术,以σ水平为评价指标对环肋复合材料耐压壳结构进行考虑可靠性的优化设计。结果表明,虽然6σ优化相比确定性优化结果增加3.11 kg质量,但将耐压壳结构性能约束的σ水平提高到了8σ以上,可靠度达到100%,得到了兼顾结构质量和可靠性的最优方案。可见所提基于径向基函数神经网络近似模型技术的6σ设计与可靠性评估相结合优化方法,可以准确、高效、可靠地对水下航行器环肋复合材料耐压壳进行优化,合理解决随机因素变化导致结构可靠性不高的问题。 展开更多

关键词 水下航行器 复合材料 环肋耐压壳 蒙特卡洛模拟 径向基函数神经网络 6σ优化设计

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基于粒子群优化的神经网络漏钢预报模型研究 被引量：2

17

作者 王葛 李珊 +2 位作者 张瑞忠 安领军 李强 《燕山大学学报》 CAS 2014年第3期221-225,251,共6页

针对BP神经网络在训练过程中收敛速度慢以及用于模式识别泛化能力差的问题,将粒子群优化算法PSO引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统中。结合某钢厂连铸现场历史数据对该连铸漏钢预报系... 针对BP神经网络在训练过程中收敛速度慢以及用于模式识别泛化能力差的问题,将粒子群优化算法PSO引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统中。结合某钢厂连铸现场历史数据对该连铸漏钢预报系统进行了测试,测试结果以98.03%的预报率及100%的报出率,验证了基于粒子群优化算法的BP神经网络连铸漏钢预报系统模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 漏钢预报 神经网络 模式识别 粒子群优化算法 PSO-BP网络模型

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波形顶板-UHPC组合桥面板优化设计 被引量：20

18

作者 张清华 程震宇 +2 位作者 廖贵星 卜一之 李乔 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期670-678,共9页

为解决正交异性钢桥面板的疲劳问题,从其根本原因和提高其抗疲劳性能的基本途径出发,提出一种新型波形顶板-UHPC(超高性能混凝土)组合桥面板结构体系.确定影响新型桥面板受力特性的主要参数及其合理取值范围,使用基于BP(back propagati... 为解决正交异性钢桥面板的疲劳问题,从其根本原因和提高其抗疲劳性能的基本途径出发,提出一种新型波形顶板-UHPC(超高性能混凝土)组合桥面板结构体系.确定影响新型桥面板受力特性的主要参数及其合理取值范围,使用基于BP(back propagation)神经网络的优化设计模型对结构进行优化设计,就所优化的结构尺寸进行疲劳性能测试.研究结果表明:该结构能大幅减少桥面板结构中的几何构型不连续部位数量和焊缝数量,显著提高顶板局部刚度;波形钢板高度、顶部和底部水平段宽度是结构受力性能的重要影响参数;基于BP神经网络的优化设计模型适用于该类桥面板结构的优化设计,最大误差为4.4%;新的结构体系具有良好的疲劳性能,疲劳寿命超过200 a,为正交异性钢桥面板的疲劳问题提供了较好的综合解决方案. 展开更多

关键词 正交异性钢桥面板 波形顶板-UHPC组合桥面板 优化设计模型 BP神经网络 疲劳性能

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神经网络和专家系统复合材料优化设计研究 被引量：2

19

作者 杨榛 顾幸生 +1 位作者 梁晓怿 凌立成 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期1-5,共5页

论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设计及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用。举例说明了神经网络和专家系统方... 论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设计及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用。举例说明了神经网络和专家系统方法在复合材料优化设计中具有重要的研究价值。最后对该领域的发展提出了建议。 展开更多

关键词 复合材料优化设计 神经网络 专家系统 智能融合

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基于神经网络多国货币种类的识别与研究 被引量：2

20

作者 张平 徐问之 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1999年第3期34-40,共7页

提出了一整套解决货币种类的识别方案，该方案由一套包含扫描头和探头矩阵在内的计算机硬件和软件系统组成，通过探头矩阵获得货币图案的采样值，应用神经网络实现种类的识别。

关键词 神经网络 模式识别 货币识别 国别识别 币值识别

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