基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法 被引量：1

1

作者 龙有强 姜峰 《机电工程》 北大核心 2025年第4期726-734,共9页

现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测... 现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测量指标对信号复杂度变化敏感的特点,将其用于提取滚动轴承振动信号的故障特征以构造特征矩阵;然后,利用海鸥优化算法对极限学习机(ELM)的关键参数进行了优化,建立了参数自适应优化的ELM分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM分类模型中进行了训练和测试,完成了滚动轴承不同故障状态的智能诊断和故障程度评估,利用滚动轴承和自吸式离心泵损伤振动信号对IMLZC-SOA-ELM模型的实用性和泛化性开展了研究,并将其与其他特征提取模型开展了对比。研究结果表明:基于IMLZC-SOA-ELM的故障诊断方法不仅能够准确识别滚动轴承的故障,而且能判断故障的严重程度,该故障诊断模型在诊断滚动轴承的故障时分别取得了100%和98.4%的识别准确率,平均识别准确率达到了99.9%,能够有效识别滚动轴承的故障类型和故障程度。与其他特征提取方法相比,IMLZC-SOA-ELM模型具有更高的识别准确率,更适合于滚动轴承的故障识别。 展开更多

关键词 滚动轴承 自吸式离心泵 故障诊断 故障程度和损伤程度 改进多尺度Lempel-Ziv复杂度 海鸥优化算法 参数最优极限学习机

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基于SOA-SVM模型的光伏阵列故障诊断研究 被引量：1

2

作者 孙培胜 陈堂贤 +1 位作者 程陈 李正 《电源学报》 北大核心 2025年第1期143-150,共8页

针对支持向量机SVM(support vector machine)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高、且易受核函数与惩罚因子参数影响的问题,提出1种基于海鸥优化算法SOA(seagull optimization algorithm)支持向量机的光伏阵列故障诊断方法。引入海鸥优化... 针对支持向量机SVM(support vector machine)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高、且易受核函数与惩罚因子参数影响的问题,提出1种基于海鸥优化算法SOA(seagull optimization algorithm)支持向量机的光伏阵列故障诊断方法。引入海鸥优化算法对SVM模型进行参数寻优,建立基于最优参数的SOA-SVM故障诊断模型;利用MATLAB软件搭建光伏阵列仿真模型,提取不同故障类型下的特征参数并输入到SOA-SVM模型进行故障诊断。实验结果表明:经SOA优化后的SVM模型故障诊断准确率显著提高,且相比于基于人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法的ABC-SVM模型和基于粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的PSO-SVM模型,SOA-SVM模型具有更快的寻优收敛迭代速度和更高的故障诊断准确率。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障诊断 海鸥优化算法 支持向量机

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基于SOA-VMD-ICA的海水泵激励源特征提取方法 被引量：2

3

作者 滕佳篷 武国启 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1373-1380,共8页

针对海水泵复杂多源激励特征提取问题,提出了一种海鸥优化算法(SOA)、变分模态分解(VMD)和独立分量分析(ICA)相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号,采用VMD算法与SOA算法选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数,... 针对海水泵复杂多源激励特征提取问题,提出了一种海鸥优化算法(SOA)、变分模态分解(VMD)和独立分量分析(ICA)相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号,采用VMD算法与SOA算法选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数,寻优获取模态分解数量K、惩罚系数α及特征模态函数(IMF)分量。采用信号排列熵作为噪声检验函数,合理选取排列熵阈值,对IMF分量进行噪声筛选,获取非噪声IMF分量信号。将非噪声IMF分量与原输入信号组合,采用快速独立成分分析(Fast-ICA)算法计算得到激励源信号向量,从而实现激励源特征信号的提取。通过实船海水泵激励源特征提取试验及对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提的SOA-VMD-ICA方法能满足单通道测量条件海水泵激励源特征提取准确性要求。 展开更多

关键词 特征提取 海水泵 独立分量分析 海鸥优化算法 变分模态分解

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混合多策略改进的海鸥优化算法

4

作者 杨聪聪 姜金华 蒋志成 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1970-1980,共11页

针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S... 针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。 展开更多

关键词 海鸥优化算法 Chebyshev混沌序列 非线性权重因子A Levy飞行策略 同步扰动随机逼近算法 改进的海鸥优化算法

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计及阶梯式碳交易的牵引供电系统混合储能容量配置 被引量：1

5

作者 郭文凯 王果 闵永智 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第3期550-560,共11页

在“双碳”背景下,为推动铁路行业的低碳转型,提出一种以牵引供电系统成本最小为优化目标的混合储能容量配置方法.首先,考虑多源互补、新能源高效消纳等因素,构建含新能源发电系统、电-氢混合储能系统、牵引供电系统的综合能源系统框架... 在“双碳”背景下,为推动铁路行业的低碳转型,提出一种以牵引供电系统成本最小为优化目标的混合储能容量配置方法.首先,考虑多源互补、新能源高效消纳等因素,构建含新能源发电系统、电-氢混合储能系统、牵引供电系统的综合能源系统框架,并给出碳交易市场的交易方案;其次,构建规划-运行模型,其中,规划层确定电-氢混合储能配置方案,运行层引入阶梯式碳交易机制,以计算牵引供电系统的日运行成本;最后,利用改进海鸥优化算法对模型进行求解,结合牵引供电系统与新能源实测数据,验证所提模型的有效性.结果表明:与仅考虑阶梯式碳交易方案和仅考虑电-氢混合储能方案相比,系统总成本分别降低48%与36%,弃风弃光率则下降11%与3%;与仅考虑阶梯式碳交易搭配单一储能介质(蓄电池或氢储能)方案相比,系统总成本分别降低19%与40%,新能源消纳率则提升4%与6%. 展开更多

关键词 牵引供电系统 阶梯式碳交易机制 新能源消纳 电-氢混合储能 改进海鸥算法

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基于ISOA-RBPNN的埋地管道剩余强度预测 被引量：4

6

作者 骆正山 彭红发 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期143-148,共6页

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络,并融合改进海鸥优化算法(ISOA),构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优,首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群... 为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度,提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络,并融合改进海鸥优化算法(ISOA),构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优,首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群的分布,提升寻优能力,优化SOA的搜索方向和攻击形式,增强其全局搜索能力并提高收敛速度,然后用ISOA对弹性BP神经网络(RBPNN)模型中的权值和阈值进行寻优,最后构建ISOA-RBPNN预测模型。以管道爆破数据为例,利用MATLAB进行仿真模拟,并与PSO-BPNN模型和IFA-BPNN模型预测结果进行对比分析。研究结果表明:ISOA-RBPNN模型的各项评价指标均优于其他2个模型,预测结果较实际值误差更小,在预测腐蚀管道剩余强度领域具有更好的性能,可为后续研究腐蚀管道剩余寿命和制定维修策略提供参考依据。 展开更多

关键词 安全工程技术科学 弹性BP神经网络 改进海鸥优化算法 剩余强度 管道腐蚀

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基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法 被引量：2

7

作者 李斌 娄璟 杜典松 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期83-91,共9页

受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次... 受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次进行单变量调整,模拟了4种不同工况的弓网受流实验。基于实验数据,从特征供给和参数优化两方面出发:首先,利用D-score评估准则对电流特征进行对比,筛选出电弧识别特征及其显著区间;其次,设计样本定容环节考察特征信息的完备性;最后,利用海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)对弓网电弧建模识别。经测试结果与对比分析得出,SOA-SVM能够快速、有效的对弓网电弧建模识别,平均识别水平达98.5%、总体识别水平在97%以上。 展开更多

关键词 弓网电弧 故障识别 特征选择 海鸥优化算法 支持向量机

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基于改进海鸥算法的终端变电站接地网腐蚀诊断研究

8

作者 徐良德 郭挺 +6 位作者 卢洵 刘新苗 陈中豪 胡林麟 李诗颖 李沛准 邹符波 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期275-282,共8页

在将已有的敞开式站点改建为用户内布置的终端站时,由于站内面积一般比较紧凑,对接地网的可靠性要求更高,接地网的腐蚀状态诊断和评估工作显得愈加重要。目前,接地网不开挖腐蚀诊断的方法以电网络理论分析方法为主,但该方法在诊断中易... 在将已有的敞开式站点改建为用户内布置的终端站时,由于站内面积一般比较紧凑,对接地网的可靠性要求更高,接地网的腐蚀状态诊断和评估工作显得愈加重要。目前,接地网不开挖腐蚀诊断的方法以电网络理论分析方法为主,但该方法在诊断中易出现支路数量超过可观测节点数量,导致高度欠定性问题。由此,提出一种改进的海鸥优化算法,在传统海鸥算法之上,融合高斯映射和莱维飞行策略,提升了计算稳定性和收敛速度;搭建了模拟接地网模型,通过在多种接地网腐蚀情况下的仿真计算,结合对比分析其他常用优化算法,验证了改进海鸥算法的准确性和可靠性。仿真结果表明,融合改进算法的接地网腐蚀支路诊断偏差均低于5%,明显低于其余2种传统优化算法,证明其进一步提高了接地网腐蚀诊断精度。 展开更多

关键词 接地网 腐蚀诊断 电网络理论 改进海鸥算法

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基于CGSOA-BPNN优化AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数 被引量：1

9

作者 李赞 张长胜 +1 位作者 马涛 王卓 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期311-324,共14页

目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进lo... 目的解决等离子喷涂工艺参数耦合导致的参数选取困难问题,提高AlCoCrNiFe高熵合金涂层力学性能。方法提出全局混沌高斯融合的海鸥算法(CGSOA),优化权值和阈值,使BP(Back Propagation,反向传递)神经网络训练输出理想控制参数。利用改进logistic混沌序列实现网络参数初始化种群的全局搜索,提高权值和阈值初始质量。引入改进logistic映射跳出局部最优,通过加强局部搜索能力,以提高算法收敛精度。引入高斯变异增加种群多样性,提高全局搜索能力。选取6个基准函数,对BAS、PSO、ACO、SOA及CGSOA算法进行测试,仿真结果表明,所提算法具有较快收敛速度、较高寻优精度和稳定性。结果CGSOA算法优化BP神经网络得出最佳控制量为:喷涂距离99.7 mm,喷涂电流649.6 A,喷涂电压56.3 V,送粉载气203.1 L/h,送粉电压5.1 V。以其进行喷涂试验,涂层结合强度和显微硬度分别为25.2 MPa和616.8HV,与模型预测值的相对误差分别为3.02%和2.91%,验证了CGSOA-BPNN应用到实际喷涂过程的可行性。结论CGSOA-BPNN对AlCoCrNiFe高熵合金涂层等离子喷涂工艺参数进行优化,进而提高涂层力学性能,具有一定的现实指导意义。 展开更多

关键词 等离子喷涂 高熵合金涂层 工艺参数优化 BP神经网络 海鸥优化算法 改进logistic混沌 高斯变异

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基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用 被引量：1

10

作者 闫向彤 张健 +2 位作者 乔煜哲 董鹏辉 熊友锟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期165-168,共4页

针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混... 针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混沌映射初始化种群,引入非线性参数A,在海鸥攻击时引入乘除策略进行扰动,同时在攻击阶段后引入反向学习策略。然后,使用ISOA优化BP神经网络初始权值、阈值,解决对初值敏感和易陷入局部最优的问题。最后,在冻结裂隙砂岩动态冲击试验中进行峰值应力预测,结果表明:对比原始BP、粒子群优化(PSO)-BP和SOA-BP,ISOA优化后的BP神经网络对峰值应力预测精度更高。 展开更多

关键词 反向传播神经网络 海鸥优化算法 混沌映射 乘除策略 反向个体

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基于双向长短期记忆网络的公交到站时间预测模型 被引量：12

11

作者 张兵 周丹丹 +1 位作者 孙健 倪训友 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期148-160,共13页

为实现准确预测公交到站时间,提高城市公交出行分担率,本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超... 为实现准确预测公交到站时间,提高城市公交出行分担率,本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超参数寻优,并增加Attention机制以提高双向LSTM处理信息能力,构建改进海鸥算法优化增加Attention机制的双向LSTM(ISOA-BiLSTM-Attention)预测模型。使用中国江西省南昌市220路公交GPS数据分方向和分时段预测车辆到站时间,验证模型预测精度。结果表明:整体上来说,Attention机制优化后的双向LSTM模型比单独采用双向LSTM模型预测精度更好;改进的海鸥算法可对双向LSTMAttention模型实现较好的优化效果,相较于现有模型及标准海鸥算法(SOA)优化双向LSTMAttention模型,ISOA-BiLSTM-Attention对于不同方向及不同时段公交到站时间预测的平均绝对百分比误差、均方根误差及平均绝对误差至少分别降低5.96%、9.87%及7.99%;同时,ISOABiLSTM-Attention具有最大的模型决定系数R2值,体现了该预测模型泛化能力及稳定性较好,可针对公交到站时间进行较为准确地拟合。 展开更多

关键词 城市交通 公交到站时间预测 改进海鸥优化算法 双向LSTM模型 Attention机制

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工业大气环境下架空管道腐蚀增重预测 被引量：2

12

作者 骆正山 汪静静 +1 位作者 骆济豪 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4318-4324,共7页

架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimiz... 架空管道受大气环境影响会发生腐蚀增重现象。为提高工业大气环境下管道的腐蚀增重预测精度,提出了一种基于改进海鸥优化算法的区间灰数预测模型(MSSOA-INGM(1,1,δ))。首先通过Kent映射和Levy飞行策略优化海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)的种群,避免SOA过早收敛,并改进收敛因子B以提高全局搜索能力;然后建立区间灰数NGM(1,1)模型,根据反余割函数变换、平均弱化缓冲算子和自适应初始条件优化对模型进行改进,并利用多策略下的海鸥优化算法(Multi-Strategy Seagull Optimization Algorithm,MSSOA)对改进后的INGM(1,1,δ)模型中的时间参数δ进行寻优;最后以某架空管道腐蚀数据为基础进行仿真试验。优化后新模型的预测结果与实际值高度吻合,表明该模型的预测精度得到较大提高,在架空管道腐蚀增重预测方面具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 安全工程 工业大气环境 架空管道 改进海鸥优化算法(soa) INGM(1 1 δ)模型

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融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法 被引量：20

13

作者 毛清华 王迎港 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第11期2271-2277,共7页

针对基本海鸥算法存在的缺陷,提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA).首先,采用改进Logistics混沌映射初始化种群,使海鸥更加均匀地分布于初始解空间;其次,在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来... 针对基本海鸥算法存在的缺陷,提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA).首先,采用改进Logistics混沌映射初始化种群,使海鸥更加均匀地分布于初始解空间;其次,在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索,同时加入改进的参数A加快算法收敛速度;然后,引入自适应t分布变异策略,在最优解位置进行扰动变异产生新解,增强算法跳出局部最优的能力;最后,基于8个标准测试函数与3种基本算法进行对比仿真实验,结果表明ISOA与其余3种算法相比,有较强的跳出局部最优能力,收敛速度更快,精度更高. 展开更多

关键词 海鸥算法 改进Logistics混沌 正弦余弦算子 自适应t分布变异

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基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法 被引量：1

14

作者 吕冠艳 田学东 李奋华 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第2期140-144,148,共6页

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统El... 为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统Elman网络的板形模式识别方法进行比较,结果表明本文算法精度更高、效果更好,均方误差MSE相比其他算法低2个数量级。 展开更多

关键词 海鸥算法 混沌映射 板形模式识别 ELMAN神经网络 板形控制

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基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究

15

作者 李洪超 沈成行 +4 位作者 石玉莲 黄国泉 张继 衣佳欣 王凯 《振动与冲击》 2025年第21期172-181,共10页

针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SO... 针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。 展开更多

关键词 爆破振动信号 周期变异海鸥优化算法(soa) 逐次变分模态分解(SVMD) 多尺度排列熵 信号降噪

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用于函数优化和特征选择的翻筋斗觅食海鸥优化算法 被引量：10

16

作者 徐明 龙文 羊洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第12期3639-3643,3650,共6页

针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足,提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法(SFSOA)。该算法首先采用基于倒S型函数的控制参数A非线性递减策略更新海鸥个体的位置,以改善个体的... 针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足,提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法(SFSOA)。该算法首先采用基于倒S型函数的控制参数A非线性递减策略更新海鸥个体的位置,以改善个体的质量和加快收敛速度;引入一种基于翻筋斗觅食策略的学习机制以增加海鸥个体位置的多样性,避免算法在搜索后期陷入局部最优值。选取八个基准函数优化问题进行数值实验,并与基本SOA、灰狼优化算法和改进SOA进行比较,结果表明,所提算法具有较高的解精度、较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,能有效地处理复杂函数优化问题。最后,将SFSOA用于求解特征选择问题,获得了满意的结果。 展开更多

关键词 海鸥优化算法 翻筋斗觅食策略 函数优化 特征选择

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考虑系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池优化控制方法 被引量：11

17

作者 蔡良东 李奇 +3 位作者 刘强 王天宏 杨文 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3670-3679,共10页

为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorit... 为降低多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)氢耗并延长运行寿命,提出一种计及系统氢耗和耐久性的多堆燃料电池系统优化控制方法,该方法以MFCS氢耗量和耐久性作为多目标,通过海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)与无源控制(passive-based control,PBC)结合,实时优化每个单堆燃料电池系统输出功率,降低MFCS氢耗量,并兼顾约束功率波动率,提高MFCS耐久性,进而延长MFCS使用寿命。最后基于RT-LAB平台,搭建一套由3个不同性能的110kW质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统组成的MFCS实验硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)半实物平台,并从系统氢耗量和运行压力2个方面,与平均分配、链式分配、和基于运行性能衰减程度分配3种MFCS控制方法进行对比验证。结果表明,所提方法能够有效减小系统氢耗量,同时降低PEMFC输出功率波动率,进而提升MFCS耐久性,延长MFCS运行寿命。 展开更多

关键词 多堆燃料电池系统 海鸥优化算法(soa) 无源控制 耐久性 氢耗

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基于海鸥优化改进采样过程的RBPF-SLAM算法 被引量：7

18

作者 施振稳 张志安 +2 位作者 黄学功 华洪 陈冠星 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期210-214,279,共6页

为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的... 为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的最优解,从而避免因陷入局部极值导致的粒子退化。在PRBF-SLAM的重采样过程中,采用最小方差重采样方法替换原先的重采样方法,充分使用辅助粒子,尽可能保证重采样后粒子的多样性。利用Intel Research Lab和ACES Building公开数据集进行SLAM仿真,结果表明优化后的算法相比Gmapping算法总体的平移误差分别降低了36.36%和41.67%,总体的旋转误差分别降低了33.33%和40%。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 海鸥优化算法 最小方差重采样

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基于改进海鸥优化算法的履带式拉挤机牵引装置控制研究 被引量：1

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作者 李祥杰 孙志军 +1 位作者 孟婥 孙以泽 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第6期144-149,共6页

履带式拉挤机拉挤速度波动影响牵引装置的稳定运行,对管材质量也会造成影响。为了满足恒定拉挤速度的控制要求,以履带式拉挤机牵引装置的驱动系统为研究对象。首先,建立驱动系统数学模型,画出传递函数方块图,并提出随机权重的改进海鸥... 履带式拉挤机拉挤速度波动影响牵引装置的稳定运行,对管材质量也会造成影响。为了满足恒定拉挤速度的控制要求,以履带式拉挤机牵引装置的驱动系统为研究对象。首先,建立驱动系统数学模型,画出传递函数方块图,并提出随机权重的改进海鸥优化算法控制策略;然后,在MATLAB/Simulink软件中搭建驱动系统仿真模型,并对其在不同工况下的稳定性进行仿真,仿真结果表明,采用随机权重的改进海鸥优化算法后,驱动系统响应速度快、控制精度高,更能满足恒定拉挤速度的控制要求;最后在履带式拉挤成型试验平台进行试验验证,结果表明,仿真拉挤速度与试验拉挤速度的变化趋势基本一致,验证了仿真结果的正确性。 展开更多

关键词 履带式拉挤机 驱动系统 SIMULINK仿真 比例积分微分 改进海鸥优化算法

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基于改进海鸥优化算法的可见光室内定位研究 被引量：5

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作者 刘双 余学祥 刘宇 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第2期129-134,共6页

为提高室内定位精度,提出了一种基于黄金正弦与Sigmoid连续化海鸥优化算法(GSCSOA)的接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)可见光室内定位技术。传统的海鸥优化算法(SOA)收敛速度慢、寻优精度低,在海鸥搜寻过程中引... 为提高室内定位精度,提出了一种基于黄金正弦与Sigmoid连续化海鸥优化算法(GSCSOA)的接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)可见光室内定位技术。传统的海鸥优化算法(SOA)收敛速度慢、寻优精度低,在海鸥搜寻过程中引入Sigmoid函数使算法在后期快速收敛,在海鸥扑食过程中加入黄金正弦机制能提高算法的寻优能力。在6 m×6 m×3 m的房间顶板上按3×3的网格状布设9盏LED灯,经过实验表明:利用传统的RSSI定位估计算法得到的定位精度为1.28 m,改进的海鸥优化算法结合RSSI的定位算法得到的定位精度为7.17 cm。显然,改进后的室内定位算法精度更高,可应用于大部分的室内定位场所。 展开更多

关键词 可见光室内定位 改进海鸥优化算法 接收信号强度 三边定位法

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