期刊文献+
共找到397篇文章
< 1 2 20 >
每页显示 20 50 100
Improved hyper-spherical search algorithm for voltage total harmonic distortion minimization in 27-level inverter
1
作者 A A KHODADOOST ARANI H KARAMI +1 位作者 B VAHIDI G B GHAREHPETIAN 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第10期2822-2832,共11页
Multi-level inverters(MLIs)have become popular in different applications such as industrial power control systems and distributed generations.There are different forms of MLIs.The cascaded MLIs(CMLIs)have some special... Multi-level inverters(MLIs)have become popular in different applications such as industrial power control systems and distributed generations.There are different forms of MLIs.The cascaded MLIs(CMLIs)have some special advantages among them such as more different output voltage levels using the same number of components and higher power quality.In this paper,a 27-level inverter switching algorithm considering total harmonic distortion(THD)minimization is investigated.Switching angles of the inverter switches are achieved by minimizing a THD-based objective function.In order to minimize the THD-based objective function,the hyper-spherical search(HSS)algorithm,as a novel optimization algorithm,is improved and the results of improved HSS(IHSS)are compared with HSS algorithm and other five evolutionary algorithms to show the advantages of IHSS algorithm. 展开更多
关键词 27-level inverter cascade multi-level inverter improved hyper-spherical search(IHSS)algorithm total harmonic distortion(THD)minimization
在线阅读 下载PDF
Symmetric Workpiece Localization Algorithms: Convergence and Improvements 被引量:2
2
作者 CHEN Shan-Yong LI Sheng-Yi DAI Yi-Fan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期428-432,共5页
Symmetric workpiece localization algorithms combine alternating optimization and linearization. The iterative variables are partitioned into two groups. Then simple optimization approaches can be employed for each sub... Symmetric workpiece localization algorithms combine alternating optimization and linearization. The iterative variables are partitioned into two groups. Then simple optimization approaches can be employed for each subset of variables, where optimization of configuration variables is simplified as a linear least-squares problem (LSP). Convergence of current symmetric localization algorithms is discussed firstly. It is shown that simply taking the solution of the LSP as start of the next iteration may result in divergence or incorrect convergence. Therefore in our enhanced algorithms, line search is performed along the solution of the LSP in order to find a better point reducing the value of objective function. We choose this point as start of the next iteration. Better convergence is verified by numerical simulation. Besides, imposing boundary constraints on the LSP proves to be another efficient way. 展开更多
关键词 对称加工件 局限性 线性搜索 收敛性
在线阅读 下载PDF
改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量:1
3
作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页
针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多
关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型
在线阅读 下载PDF
基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量:1
4
作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
在线阅读 下载PDF
基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
5
作者 池小波 续泽晋 +1 位作者 贾新春 张伟杰 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1387-1394,共8页
碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利... 碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)算法将信号按频率特性分解为子序列,再将全部分量增广(component augmentation,CA)作为模型输入,以减少模型的训练时间。其次,考虑到该模型超参数选择困难,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的超参数进行寻优。以山西某发电厂2×25 MW锅炉的历史数据为样本,利用5种评价指标将所提模型与BP、LSTM、CNN及其混合模型进行对比。结果表明,所提混合模型在预测火力发电碳排放中各指标均有最佳的准确度且模型训练速度明显提升。 展开更多
关键词 碳排放预测 小波包分解 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
多目标多智能体路径规划方法
6
作者 张静 王祎 +1 位作者 陈子龙 李云松 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1689-1697,共9页
为了实现高效地将任务分配给每个智能体,为智能体规划出尽可能短且不与其他智能体发生碰撞的路径,提出多目标多智能体路径规划方法.针对传统路径规划算法使用离散时间导致成功率低的问题,该算法定义连续时间下智能体间的冲突定义与解冲... 为了实现高效地将任务分配给每个智能体,为智能体规划出尽可能短且不与其他智能体发生碰撞的路径,提出多目标多智能体路径规划方法.针对传统路径规划算法使用离散时间导致成功率低的问题,该算法定义连续时间下智能体间的冲突定义与解冲突方式,在A^(*)算法的基础上引入安全间隔与标签的概念,使得A^(*)算法可以规划出满足连续时间约束的最优路径.针对多智能体路径规划问题中因碰撞检测、冲突避免造成的较大计算量,提出冲突分级策略,减少了算法求解过程中扩展的节点数量.实验结果表明,利用所提出的算法能够求解得到更优的解决方案,且该算法具有更好的适用性;在智能体分布密集的场景下,该算法表现出更低的路径总成本和更高的求解成功率. 展开更多
关键词 多智能体系统 路径规划 任务分配 改进A^(*)算法 冲突搜索
在线阅读 下载PDF
基于SD-ISSA-DALSTM的交通运输业碳排放预测
7
作者 王庆荣 王俊杰 +1 位作者 朱昌锋 郝福乐 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期66-81,共16页
针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,... 针对交通运输业碳排放数据序列的波动性和非线性影响预测精度的问题,提出了一种结合二次分解、双重注意力机制、改进麻雀搜索算法(ISSA)和长短期记忆(LSTM)网络的交通运输业碳排放预测模型。首先,引入自适应噪声完备集合经验模态分解,将交通碳排放数据序列分解为不同频率的模态分量,再利用样本熵对各分量复杂度进行量化,并利用变分模态分解对熵值最高的分量进行二次分解,进一步弱化交通碳排放数据序列的波动性和非线性;然后,为挖掘交通碳排放量与其影响因素间的关联性,构建基于双重注意力机制优化的LSTM(DALSTM)模型,在LSTM模型的输入端嵌入特征注意力机制,突出关键输入特征;同时,在输出端嵌入时间注意力机制,提取关键历史时刻信息;最后,结合Circle混沌映射、动态惯性权重因子和混合变异算子策略改进SSA算法,并对各模态分量分别建立ISSA-DALSTM模型,接着对各模态分量预测值进行重构。用所测算的中国交通运输业1990—2019年碳排放数据来对模型进行验证,结果表明,所提模型的均方根误差、均方误差、平均绝对百分比误差分别为5.3088、3.5661、0.4439,均优于其他对比模型,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 交通运输业 碳排放预测 二次分解 双重注意力机制 改进麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于语义相似度与改进PSO算法的云制造能力需求模型与匹配策略研究
8
作者 李晓波 郭银章 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期30-44,共15页
针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能... 针对云计算环境下智能制造资源服务化共享中制造能力与任务需求之间的搜索匹配与服务组合问题,提出了一种基于语义相似度与改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的云制造能力需求模型与匹配策略。首先,在提出云制造能力需求模型的基础上,采用领域本体树的概念提出了概念相似度、句子相似度和数值相似度的计算方法,实现了基于语义相似度的云制造能力需求智能化服务搜索;然后,针对云制造能力的服务组合问题,在分析了制造能力服务质量(Quality of Service,QoS)属性的基础上,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)将各个属性进行归一化求和,给出了一种基于改进PSO算法的服务组合方法;最后,通过实验对比发现所提出的方法优于现有方法并实现了云制造能力需求智能匹配原型系统。 展开更多
关键词 云制造能力 任务需求 搜索匹配 服务组合 语义相似度 改进粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT方法
9
作者 梁秋艳 孙井也 +2 位作者 迟佳 田文豪 赵子瀚 《电源技术》 北大核心 2025年第3期662-668,共7页
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算... 光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。 展开更多
关键词 光伏系统 最大功率点跟踪 麻雀搜索算法 改进算法
在线阅读 下载PDF
基于改进布谷鸟搜索算法的压气机特性曲线预测
10
作者 王巍 李哲 +3 位作者 刘祎阳 姜孝谟 刘朋 李士龙 《推进技术》 北大核心 2025年第1期219-227,共9页
为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化... 为了提高压气机特性曲线的预测精度和边界工况点的泛化能力,本文提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化BP(ICS-BP)的模型,应用于某轴流压气机流量-压比特性预测方法研究,并对比分析了采用传统BP、遗传算法优化BP(GA-BP)、布谷鸟搜索算法优化BP(CS-BP)、径向基函数神经网络(RBF)、极限学习机(ELM)、自优化支持向量机(MSVM)和ICS-BP模型的预测结果。分析显示,ICS-BP模型整体预测结果的相对误差最小,普遍在±1%以内,评价指标展现出最高的精度和鲁棒性,预测结果具有最佳的泛化能力,且优化后的模型解决BP易陷入局部最优的问题;ELM和RBF模型运行速度较快的情况下依然具有良好的整体预测精度,但对于边界工况点预测效果欠佳,适用于对时间成本要求高的场景。针对7F重型燃气轮机和NASA74A型号压气机特性曲线,通过ICS-BP模型预测的压比特性精度较高,整体预测结果的平均绝对百分误差分别为1.129%和0.590%,进一步验证了其在特性预测方面的优势。 展开更多
关键词 压气机特性 曲线预测 改进布谷鸟搜索算法 神经网络 泛化能力
在线阅读 下载PDF
计及小概率场景能源管线风险的综合能源系统多目标扩展规划
11
作者 黄南天 赵暄远 +1 位作者 蔡国伟 郭玉 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期197-207,共11页
随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩... 随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩展规划方法。建立基于耦合对抗变分自编码器的场景生成模型,生成冷-热-电-气负荷场景,获取典型场景与小概率高用能场景;在此基础上,以系统扩展规划成本最低及小概率高用能场景能源管线风险最低为目标,建立计及小概率高用能场景的冷-热-电-气综合能源系统扩展规划模型;采用改进麻雀搜索优化算法进行算例求解,实现冷-热-电-气综合能源系统扩展规划,提升综合能源系统扩展规划经济性与运行可靠性。 展开更多
关键词 综合能源系统 扩展规划 小概率高用能场景 耦合对抗变分自编码器 改进麻雀搜索优化算法
在线阅读 下载PDF
基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划
12
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
在线阅读 下载PDF
基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化研究
13
作者 侯涛 兰小斌 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期112-120,共9页
高速列车节能运行优化即在满足约束条件的基础上,通过调整驾驶策略,实现节能控制。针对高速列车进一步节能优化问题,提出了一种基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化方法。首先,为提升算法的寻优性能,采用sine-logistic融合混沌映射... 高速列车节能运行优化即在满足约束条件的基础上,通过调整驾驶策略,实现节能控制。针对高速列车进一步节能优化问题,提出了一种基于改进PID搜索算法的列车节能运行优化方法。首先,为提升算法的寻优性能,采用sine-logistic融合混沌映射来初始化种群,利用模糊PID控制实现参数的自适应调节,使用动态选择T分布扰动策略增加随机信息,通过透镜成像反向学习方式丰富种群多样性,引入SA选择机制来扩大搜索范围,并通过基准测试函数验证了该方法在收敛精确度和收敛速度方面的优越性。然后,采用列车均质棒建模,以最小能耗、准时和舒适度为优化目标,建立列车节能运行优化模型。最后,基于CRH3C型列车参数,运用渭南北站至华山北站的实际线路数据进行仿真。结果表明:通过改进PID搜索算法优化,相比于列车节时和四阶段运行模式,在一般限速下,列车分别节能17.9%和9.9%;在临时限速下,列车分别节能10.8%和9.0%,并对列车临时进站时间调整情况进行了分析,验证了该方法的有效性和鲁棒性。研究结果为优化列车运行能耗提供参考。 展开更多
关键词 车辆工程 高速列车 驾驶策略 改进PID搜索算法 临时限速 节能控制
在线阅读 下载PDF
基于相似日与ISC-BiLSTM的短期光伏功率预测方法 被引量:1
14
作者 杨轶航 韩璐 +3 位作者 史华勃 邓鑫隆 陈梓桐 孙如田 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期676-685,共10页
针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首... 针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首先通过相关性计算,筛选出影响光伏功率的主要气象因子;再使用模糊C均值聚类(FCM)方法对存在相似天气特征的相似日进行聚类;然后通过加入SE的CNN对主要气象参数与历史功率的时空特征进行充分提取;接着利用BiLSTM对数据序列间的依赖关系进行捕捉;最后通过ISSA对模型的超参数进行寻优,并选择超参数最优的模型进行功率预测。对比实验与仿真结果表明,该方法预测误差较低,能实现日前分钟级短期光伏功率的准确预测。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 神经网络 注意力机制 改进麻雀算法 模糊聚类
在线阅读 下载PDF
考虑工人约束的分布式柔性作业车间调度问题研究 被引量:1
15
作者 闫炳龙 叶春明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期188-194,共7页
针对带有工人约束的分布式柔性作业车间调度问题(DFJSPWC),构建了以最小化最大完工时间和最小化总能耗为优化目标的调度模型,并提出了一种改进文化基因算法进行求解。根据问题特点,该算法综合考虑工厂选择、工序排序、机器选择和工人分... 针对带有工人约束的分布式柔性作业车间调度问题(DFJSPWC),构建了以最小化最大完工时间和最小化总能耗为优化目标的调度模型,并提出了一种改进文化基因算法进行求解。根据问题特点,该算法综合考虑工厂选择、工序排序、机器选择和工人分配4个子问题,采用了四层编码方式,并采用紧前左移插入解码方法提高算法的收敛速度;针对传统文化基因算法容易陷入局部最优的问题,设计了一种自适应局部搜索方法和精英分层保留策略,丰富种群的多样性并增强算法的局部寻优能力;最后,将所提算法与其他算法进行对比,结果表明该算法在求解所提问题时具有显著优势。 展开更多
关键词 工人约束 分布式柔性作业车间 改进文化基因算法 自适应局部搜索
在线阅读 下载PDF
小样本条件下车削加工工艺碳排放多目标预测研究 被引量:1
16
作者 杨历夏 王宇钢 +2 位作者 唐祎晖 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期73-79,共7页
针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向... 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。 展开更多
关键词 小样本条件 车削加工工艺 碳排放多目标预测 反向传播神经网络 改进麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于自适应模型降阶的三维非线性磁场快速计算方法
17
作者 刘禹彤 任自艳 +2 位作者 迟连强 张殿海 张艳丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法... 为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)计算RBF的最优宽度参数组合,构建更适配高阶系统的降阶模型。以TEAM24标准问题——非线性时变旋转实验装置的磁场模型和一台单相牵引变压器模型为算例,验证降阶模型的高效性能。结果表明:该方法在具有较高精度的同时具有高加速比,建立的模型具有较好的可泛化性。 展开更多
关键词 本征正交分解 改进的麻雀搜索算法 模型降阶 贪婪算法 三维非线性磁场
在线阅读 下载PDF
多策略混合改进樽海鞘群算法的光伏MPPT控制研究
18
作者 罗善峰 陈芳芳 +2 位作者 徐天奇 李华鑫 程三榜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期109-114,共6页
针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进... 针对传统光伏最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列因环境因素处于局部遮阴时出现陷入局部最优的情况,为实现对太阳能的高效利用,基于樽海鞘群算法对低维度优化问题的优势,提出一种多策略混合改进樽海鞘群算法的MPPT控制。该控制采用改进型Logistic混沌映射对樽海鞘种群进行初始化,提高了樽海鞘种群的多样性。同时,利用麻雀搜索算法发现者行为代替樽海鞘领导者行为,提升了算法的全局探索能力,避免了算法陷入局部最优解。Matlab/Simulink仿真实验表明,所提方法在静态局部遮阴和动态局部遮阴两种情况下都具有较好的收敛性,并且相较于粒子群算法和樽海鞘群算法,其在收敛速度和寻优精度等方面都有明显提升。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 樽海鞘群算法 光伏阵列 改进Logistic混沌映射 局部遮阴 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
一种改进的Tabu Search算法及其在区域电网无功优化中的应用 被引量:4
19
作者 李益华 林文南 《电力科学与技术学报》 CAS 2008年第2期60-65,共6页
提出将改进的Tabu(禁忌)搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解.首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化.在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的"移动&qu... 提出将改进的Tabu(禁忌)搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解.首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化.在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的"移动"采取"有条件地释放Tabu表中的记录"这一策略,可以使搜索有效地跳出局部极小值点,更好地找到最优解.通过IEEE-14节点算例验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 无功优化 区域电网 改进Tabu搜索算法
在线阅读 下载PDF
多策略改进的SSA-VMD和BiLSTM的水泵机组特征识别
20
作者 张兼博 曾云 李想 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第6期588-594,共7页
提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合... 提出一种ISSA结合VMD与多维统计指标的水泵机组特征提取方法,并将ISSA应用于BiLSTM,以提升后续水泵机组故障特征分类的准确率.首先利用ISSA确定VMD的最佳分解参数,提取高质量的模态分量.随后计算模态分量的多维统计指标,基于此构建综合特征向量.最终,将多维特征向量输入故障诊断模型进行特征分类.试验结果表明,在给定数据集下,所提故障诊断方法准确率高达98.75%.同时,为探究所提模型的良好效果,引入SSA,WOA,GTO进行对比分析,结果显示在相同模型条件下,ISSA算法效果明显优于其他优化算法.并且,采用多维统计指标构建特征向量的效果也明显优于利用单一指标作为故障特征.研究成果为处理实际振动信号提供了一种有效解决方案. 展开更多
关键词 水泵机组 特征提取 改进的麻雀搜索算法 多维特征指标 故障诊断
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 20 下一页 到第
使用帮助 返回顶部