基于排列熵与IFOA-RVM的汽轮机转子故障诊断 被引量：18

1

作者 石志标 陈斐 曹丽华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期79-84,113,共7页

为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出基于排列熵与改进的果蝇算法(IFOA)优化相关向量机(RVM)的汽轮机转子故障诊断方法。将实验数据进行自适应完备的集合经验模态分解(CEEMDAN),并选取故障特征敏感的IMF分量计算排列熵,... 为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出基于排列熵与改进的果蝇算法(IFOA)优化相关向量机(RVM)的汽轮机转子故障诊断方法。将实验数据进行自适应完备的集合经验模态分解(CEEMDAN),并选取故障特征敏感的IMF分量计算排列熵,以此构造特征样本集,进而建立"二叉树"IFOA-RVM故障分类器对特征集进行分类,其中IFOA通过两个阶段来定义果蝇群体的搜索范围来提高搜索效率,同时避免RVM核函数陷入局部最优。通过ZT-3汽轮机转子模拟试验台获得的故障数据进行实验研究,结果表明与模糊熵对比,排列熵获得的特征样本集的聚类效果明显;IFOA-RVM分类器在故障识别准确率和效率上优于FOA-RVM等其它分类器;证明了基于排列熵与IFOA-RVM汽轮机转子故障诊断方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 ifoa RVM 汽轮机转子 故障诊断

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基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型 被引量：15

2

作者 温廷新 靳露露 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期35-41,共7页

为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度... 为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出预测 灰色关联熵分析(GREA) 主成分分析(PCA) 极限学习机(ELM) 改进的果蝇优化算法(ifoa)

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基于IFOA-LSSVM算法的机载LiDAR森林生物量估测 被引量：3

3

作者 于慧伶 孙绳宇 +2 位作者 朱伊枫 李羽昕 李新立 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第3期44-48,共5页

利用LiDAR数据的三维结构信息,提取样地级点云变量并进行优化,通过与获取的地面调查数据相结合,构建基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机的生物量估测模型。利用反向学习初始化、三维搜索与自适应更新步长改进果蝇优化算法;将该算法优... 利用LiDAR数据的三维结构信息,提取样地级点云变量并进行优化,通过与获取的地面调查数据相结合,构建基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机的生物量估测模型。利用反向学习初始化、三维搜索与自适应更新步长改进果蝇优化算法;将该算法优化最小二乘支持向量机LSSVM参数(σ,γ);建立基于IFOA-LSSVM的森林生物量估测模型。IFOA-LSSVM模型估测生物量的均方根误差值只有67.2195 t/ha。崖柏型、铁杉型、云杉型IFOA-LSSVM模型估测生物量的均方根误差值分别为55.2787 t/ha、63.6967 t/ha、36.0813 t/ha;估测值与实测值的相关系数平方为96.68%、93.71%、91.28%。基于IFOA-LSSVM模型的生物量估测误差和拟合程度均优于FOA-LSSVM。IFOA-LSSVM估测模型具有泛化能力强、收敛速度快、寻优精度高的特点。 展开更多

关键词 生物量估测 机载LiDAR数据 改进果蝇优化算法 最小二乘支持向量机

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基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电策略

4

作者 舒征宇 刘文灿 +2 位作者 李黄强 王灿 姚钦 《电力工程技术》 北大核心 2025年第3期179-187,共9页

随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性... 随着电动汽车的迅速发展,其在用电高峰期的充电需求给配电网带来了巨大的供电压力。现有研究中,虽然对电动汽车进行有序充放电调度能够有效缓解配电网的供电压力,但大多数电动汽车充电站代理商并未考虑不同电动汽车用户之间的需求差异性,无差别对待电动汽车的充放电调度,只会徒增电网侧的供电压力。为解决此类问题,文中首先在合作博弈的框架下,考虑电动汽车代理商与电动汽车用户之间的博弈关系,提出电价指导用户充电选择的电动汽车充电调度优化方法,并搭建电动汽车的动态分时优化充放电仿真模型。然后,在求解过程中,利用改进的果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对电动汽车充电时段进行规划。最后,通过算例仿真分析验证该策略的可行性与经济性。与现有的固定电价策略相比,所提策略不仅可以有效减小电网负荷的峰谷差,避免负荷“新高峰”,而且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。 展开更多

关键词 充电选择 有序充放电 改进的果蝇优化算法(FOA) 动态分时电价 合作博弈收益 削峰填谷

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基于改进果蝇算法与最小二乘支持向量机的轧制力预测算法研究 被引量：12

5

作者 杨景明 郭秋辰 +3 位作者 孙浩 马明明 车海军 赵新秋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期505-508,共4页

铝合金板材精轧过程中，轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求，采用改进果蝇算法（FOA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合进行轧制力预测。改进了果蝇算法的味道浓度判定函数和步长设定方法，采... 铝合金板材精轧过程中，轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求，采用改进果蝇算法（FOA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合进行轧制力预测。改进了果蝇算法的味道浓度判定函数和步长设定方法，采用了分组并行搜索的策略，进而提出一种基于改进FOA—LSSVM的轧制力智能预报方法。将该方法用于铝热连轧现场数据的仿真实验，结果表明样本预测误差在10％以内，其中84％的样本误差在5％以内，精度优于传统模型。 展开更多

关键词 计量学 轧制力预测 最小二乘支持向量机 果蝇算法

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修正型果蝇算法优化GRNN的大梁自动焊障碍预测 被引量：5

6

作者 洪波 刘龙 王涛 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期73-76,共4页

大梁自动焊时,必须自动避开工件上的筋板、隔板和空洞等障碍物.但因产品的种类多,工件上障碍物的位置存在随机性,难以通过单一的方法进行障碍物预测.针对该问题,利用超声波传感器采集障碍物信息,提出一种修正型果蝇算法优化广义回归神... 大梁自动焊时,必须自动避开工件上的筋板、隔板和空洞等障碍物.但因产品的种类多,工件上障碍物的位置存在随机性,难以通过单一的方法进行障碍物预测.针对该问题,利用超声波传感器采集障碍物信息,提出一种修正型果蝇算法优化广义回归神经网络(AFOA-GRNN)的大梁自动焊障碍物预测模型.该方法在传统果蝇算法中引入信息素和灵敏度两个因子,改进了寻优策略和果蝇位置的替换方式,对GRNN进行参数优化,进行大梁自动焊障碍物的预测.结果表明,建立的修正型AFOA-GRNN预测模型相比于FOA-GRNN,训练速度更快,预测精度更高. 展开更多

关键词 大梁自动焊 障碍物预测 果蝇优化算法 广义回归神经网络

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回采工作面瓦斯涌出量耦合预测模型研究 被引量：6

7

作者 李胜 韩永亮 李军文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第16期1-5,54,共6页

为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量,提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进的果蝇算法(MFOA)优化支持向量机(SVM)的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理,消除数据冗余,而后采用改进的果... 为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量,提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进的果蝇算法(MFOA)优化支持向量机(SVM)的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理,消除数据冗余,而后采用改进的果蝇算法对SVM参数进行全局寻优,避免SVM参数的选取对模型预测结果的不利影响,最终建立基于PCA-MFOA-SVM的耦合预测模型,并以实际监测数据为例进行仿真预测。结果表明:该模型预测的平均绝对误差为0.077 5 m3/t,平均相对误差为1.323 7%,与其他模型相比,预测精度高,综合性能好,能够实现回采工作面瓦斯涌出量的动态预测。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量 主成分分析法 改进的果蝇优化算法 仿真预测

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基于改进果蝇优化算法优化支持向量机的故障诊断 被引量：17

8

作者 黄晓璐 周湘贞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期568-574,共7页

为提高支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的故障诊断方法。改进果蝇优化算法(IFOA)中果蝇个体在进行位置更新时,融入了历史位置信息,在增加果蝇种群多样性的同... 为提高支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的故障诊断方法。改进果蝇优化算法(IFOA)中果蝇个体在进行位置更新时,融入了历史位置信息,在增加果蝇种群多样性的同时,又使算法具有了跳出局部最优的能力,进而可以获得更优的SVM参数以增强SVM分类性能。齿轮故障诊断实例验证了IFOA算法提升了SVM的识别效果,相比于其他一些方法更有优势。 展开更多

关键词 改进果蝇优化算法 参数优化 支持向量机 故障诊断

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基于负荷区域划分的配电变电站规划模型 被引量：12

9

作者 彭文 杜晓东 石敏 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期112-117,共6页

传统配电变电站规划中网络负荷与配电变电站呈放射状连接,忽略了出线数量有限的问题,使得规划方案偏离于实际电网。针对该问题,提出一种基于负荷区域划分的配电变电站规划模型,将网络负荷划分为与出线数量相同的区域,在每个区域内,以源... 传统配电变电站规划中网络负荷与配电变电站呈放射状连接,忽略了出线数量有限的问题,使得规划方案偏离于实际电网。针对该问题,提出一种基于负荷区域划分的配电变电站规划模型,将网络负荷划分为与出线数量相同的区域,在每个区域内,以源负荷为起始点采用"先主干后支路"原则建立负荷间连接,区域外则实现配电变电站与源负荷的放射连接。采用惩罚因子与奖励因子将地理因素融入规划模型中,并通过果蝇优化算法进行寻优。实验结果表明所得规划方案更贴近实际,验证了所提模型的科学性与有效性。 展开更多

关键词 变电站 规划 配电 负荷分区 果蝇优化算法 地理信息 改进的K-means聚类算法 模型

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考虑不确定性的含DG与EV配电网无功电压协调优化方法 被引量：12

10

作者 吴杰康 林奕鑫 +1 位作者 吴志山 刘向东 《现代电力》 北大核心 2016年第4期23-29,共7页

利用双馈风电机组和光伏发电系统等能够提供无功功率的分布式电源作为一种电压调节手段与传统的电压调节方式结合,在计及电动汽车入网充电作为一种随机负荷的情况下,建立了考虑不确定性的含分布式电源与电动汽车的配电网无功电压协调优... 利用双馈风电机组和光伏发电系统等能够提供无功功率的分布式电源作为一种电压调节手段与传统的电压调节方式结合,在计及电动汽车入网充电作为一种随机负荷的情况下,建立了考虑不确定性的含分布式电源与电动汽车的配电网无功电压协调优化模型。以节点电压期望值平均偏差最小为目标函数,同时加入有功网损期望值和节点电压期望值最大偏差值为罚函数,使用本文提出的一种改进果蝇优化算法对优化模型进行求解。最后利用IEEE 33节点系统进行仿真计算并与粒子群算法进行比较,证明了本文所提出的优化模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 DG EV 配电网 无功电压协调优化 不确定性 改进果蝇算法

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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测 被引量：17

11

作者 吴庆伟 王金龙 张平 《腐蚀与防护》 北大核心 2017年第9期732-736,共5页

针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模... 针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。 展开更多

关键词 管道内腐蚀速率 支持向量机SVM 果蝇算法FOA 多元统计分析

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改进果蝇算法在净化除钴过程锌粉量优化设定中的应用 被引量：2

12

作者 王雅琳 何海明 +2 位作者 孙备 阳春华 谢永芳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期579-587,共9页

本文提出一种基于细菌迁徙的自适应果蝇算法(CAFOABM),用于求解净化除钴过程锌粉添加量优化设定问题.首先从净化除钴的反应机理出发,通过引入除钴率建立锌粉添加量与氧化还原电位值、出口钴离子浓度间带约束的非线性优化设定模型;为了... 本文提出一种基于细菌迁徙的自适应果蝇算法(CAFOABM),用于求解净化除钴过程锌粉添加量优化设定问题.首先从净化除钴的反应机理出发,通过引入除钴率建立锌粉添加量与氧化还原电位值、出口钴离子浓度间带约束的非线性优化设定模型;为了避免果蝇算法在迭代寻优过程中出现停滞现象,CAFOABM引入多种群并行搜索策略和改进搜索算子对搜索状态的转移规则进行改进;并采用区分可行解与不可行解法进行约束处理,保留一定比例的不可行解个体,有效避免了有用解信息的丢失.实际生产数据验证结果表明,CAFOABM算法优化设定的锌粉添加量与人工操作的经验数据相比减少7.83%,出口钴离子浓度满足实际生产要求且趋于平稳. 展开更多

关键词 净化除钴过程 锌粉添加量 优化设定 改进果蝇算法 区分可行解与不可行解法

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基于多状态信息修正优化组合的电力设备故障率计算方法 被引量：4

13

作者 吴杰康 胥志强 +1 位作者 徐庆焯 鲍雨徽 《广东电力》 2016年第8期60-66,共7页

采用多状态修正优化组合预测方法,建立天气因素、材料绝缘老化和设备检修影响的3种状态修正优化组合预测电力设备故障率模型。针对各随机影响因素的特点,依据可拓性原理预测3种天气状态模型的故障率,由3种参数威布尔分布-Copula函数的... 采用多状态修正优化组合预测方法,建立天气因素、材料绝缘老化和设备检修影响的3种状态修正优化组合预测电力设备故障率模型。针对各随机影响因素的特点,依据可拓性原理预测3种天气状态模型的故障率,由3种参数威布尔分布-Copula函数的联合失效概率密度法计算绝缘老化引起的设备故障率,基于Holt-Winters模型来预估设备检修造成的故障率,再采用果蝇算法加权组合优化所求得的各子模型的故障率,算出具有高准确度的预测值。以某地区的电力系统为实例进行分析,所得结果表明所述模型可有效提高设备故障率的预测精度,同时也验证了果蝇优化算法在求解多状态修正优化组合预测问题时的有效性。 展开更多

关键词 电力设备 故障率 多状态信息 修正优化组合 果蝇优化算法

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基于改进FOA优化BP神经网络算法的光伏系统MPPT研究 被引量：10

14

作者 闫超 倪福佳 +3 位作者 刘嘉瑜 贺诗明 高振远 王少帅 《电测与仪表》 北大核心 2018年第8期24-29,130,共7页

针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的... 针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性。 展开更多

关键词 光伏电池 最大功率点跟踪 BP神经网络 改进果蝇优化算法

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基于自适应果蝇优化算法的PID参数优化 被引量：6

15

作者 李明辉 曹泽 王玉洁 《机床与液压》 北大核心 2018年第20期144-147,共4页

针对基本果蝇优化算法(FOA)控制精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出一种自适应果蝇优化算法(IFOA)的PID参数优化方案。该算法以控制偏差绝对值和输入平方项的时间积分作为适应度函数,经过迭代寻优得到最优的PID参数值。通过二阶时滞... 针对基本果蝇优化算法(FOA)控制精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出一种自适应果蝇优化算法(IFOA)的PID参数优化方案。该算法以控制偏差绝对值和输入平方项的时间积分作为适应度函数,经过迭代寻优得到最优的PID参数值。通过二阶时滞系统测试并与基本果蝇优化算法比较,结果表明:该算法控制精度高、响应速度快、鲁棒性好,为PID参数优化提供了参考。 展开更多

关键词 自适应果蝇优化算法(ifoa) 适应度函数 PID 参数优化

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采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法 被引量：30

16

作者 司刚全 李水旺 +1 位作者 石建全 郭璋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期14-19,共6页

针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自... 针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自适应更新,使其不仅具有果蝇优化算法调整参数少、计算速度快的优越性,而且提高了果蝇优化算法的寻优精度和全局寻优能力。仿真结果和磨机负荷应用表明,与基于网格搜索法、粒子群优化算法以及未改进的果蝇优化算法所建立的预测模型相比,基于改进的果蝇优化算法所建立的预测模型可以显著提高磨机负荷的预测精度,能更准确地描述出磨机负荷的变化规律。 展开更多

关键词 改进果蝇优化算法(ifoa) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 磨机负荷

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基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断 被引量：15

17

作者 田松峰 魏言 +3 位作者 郁建雄 王傲男 王子光 薛正昂 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期818-825,共8页

针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模... 针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。 展开更多

关键词 振动故障 变分模态分解 相对熵 云模型 改进果蝇优化算法 LSSVM

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果蝇优化算法研究综述 被引量：12

18

作者 李少波 赵辉 +1 位作者 张成龙 郑凯 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第1期163-171,共9页

果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为。为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改... 果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为。为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改进策略,并阐述了FOA在复杂函数优化、参数优化和组合优化等方面的应用。最后对FOA发展趋势做出展望。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 改进策略 应用研究

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基于IAFOA-GRNN的井下配网单相接地故障辨识模型 被引量：4

19

作者 付华 刘雨竹 徐楠 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第10期1893-1900,共8页

为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度,提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化,然后针对所得特征信号展开复小波分解,最终对得到的暂态分量进行归一化处理,以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时,根据智能融... 为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度,提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化,然后针对所得特征信号展开复小波分解,最终对得到的暂态分量进行归一化处理,以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时,根据智能融合思想,提出改进的自适应果蝇优化算法改善了传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷,对GRNN的平滑元素σ进行全局寻优,建立最佳的故障馈线辨识模型。通过大量的ATP-EMTP仿真实验可知,该选线模型具有训练速度快、误判率低的特性。 展开更多

关键词 井下配电网 故障选线 粗糙集理论 改进的自适应果蝇算法 广义回归神经网络

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基于变分模态分解和LFOA-RVM的轴承故障诊断 被引量：7

20

作者 陈婉 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1297-1302,共6页

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了基于变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)、改进果蝇算法(Improved fruit fly optimize algorithm, LFOA)和相关向量机(Relevance vector machine, RVM)的滚动轴承故障诊断方法。该... 针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了基于变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)、改进果蝇算法(Improved fruit fly optimize algorithm, LFOA)和相关向量机(Relevance vector machine, RVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用VMD将轴承振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic mode components, IMF),并计算IMF分量的均方根值和重心频率组成故障特征向量。为提高故障诊断精度,采用LFOA算法对RVM的参数进行优化,建立LFOA-RVM模型,然后对提取的故障特征进行训练和测试,以此来判断轴承的故障类型和故障程度。利用该方法对实测轴承信号进行了分析和诊断,并与其他几种方法进行了对比,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 变分模态分解 改进果蝇算法 相关向量机 故障诊断 轴承

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