滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来...滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。展开更多
To solve the problem of altitude control of a tilt tri-rotor unmanned aerial vehicle(UAV)in the transition mode,this study presents a grey wolf optimization(GWO)based neural network adaptive control scheme for a tilt ...To solve the problem of altitude control of a tilt tri-rotor unmanned aerial vehicle(UAV)in the transition mode,this study presents a grey wolf optimization(GWO)based neural network adaptive control scheme for a tilt trirotor UAV in the transition mode.Firstly,the nonlinear model of the tilt tri-rotor UAV is established.Secondly,the tilt tri-rotor UAV altitude controller and attitude controller are designed by a neural network adaptive control method,and the GWO algorithm is adopted to optimize the parameters of the neural network and the controllers.Thirdly,two altitude control strategies are designed in the transition mode.Finally,comparative simulations are carried out to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed control scheme.展开更多
针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,...针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.展开更多
针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非...针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。展开更多
灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法是模拟灰狼的种群活动而提出的群智能算法,该算法因其在高维度的求解精度较高而受到广泛关注,但是它与其他群智能算法一样存在收敛慢和易陷入局部最优的缺点。针对GWO算法所存在的问题,文章基...灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法是模拟灰狼的种群活动而提出的群智能算法,该算法因其在高维度的求解精度较高而受到广泛关注,但是它与其他群智能算法一样存在收敛慢和易陷入局部最优的缺点。针对GWO算法所存在的问题,文章基于非线性控制因子和遗传算法中的变异思想,提出了一种改进的基于非线性控制因子和遗传变异的GWO算法(grey wolf optimization algorithm based on the nonlinear control factor and genetic variation,NGGWO),并提出一种基于余弦变换的非线性收敛因子,用于平衡算法的全局与局部搜索能力;同时,在算法中引入遗传变异策略,用于解决算法陷入局部时的停滞现象;通过一组基准测试函数,将NGGWO与GWO和其改进算法进行比较。实验结果表明,NGGWO基本优于GWO算法,相比于该文提出的3种改进GWO算法,NGGWO也具有性能上的优势。展开更多
文摘滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。
文摘To solve the problem of altitude control of a tilt tri-rotor unmanned aerial vehicle(UAV)in the transition mode,this study presents a grey wolf optimization(GWO)based neural network adaptive control scheme for a tilt trirotor UAV in the transition mode.Firstly,the nonlinear model of the tilt tri-rotor UAV is established.Secondly,the tilt tri-rotor UAV altitude controller and attitude controller are designed by a neural network adaptive control method,and the GWO algorithm is adopted to optimize the parameters of the neural network and the controllers.Thirdly,two altitude control strategies are designed in the transition mode.Finally,comparative simulations are carried out to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed control scheme.
文摘针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.
文摘针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。
文摘灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法是模拟灰狼的种群活动而提出的群智能算法,该算法因其在高维度的求解精度较高而受到广泛关注,但是它与其他群智能算法一样存在收敛慢和易陷入局部最优的缺点。针对GWO算法所存在的问题,文章基于非线性控制因子和遗传算法中的变异思想,提出了一种改进的基于非线性控制因子和遗传变异的GWO算法(grey wolf optimization algorithm based on the nonlinear control factor and genetic variation,NGGWO),并提出一种基于余弦变换的非线性收敛因子,用于平衡算法的全局与局部搜索能力;同时,在算法中引入遗传变异策略,用于解决算法陷入局部时的停滞现象;通过一组基准测试函数,将NGGWO与GWO和其改进算法进行比较。实验结果表明,NGGWO基本优于GWO算法,相比于该文提出的3种改进GWO算法,NGGWO也具有性能上的优势。
