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Lifetime prediction for tantalum capacitors with multiple degradation measures and particle swarm optimization based grey model 被引量:2
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作者 黄姣英 高成 +1 位作者 崔嵬 梅亮 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第5期1302-1310,共9页
A lifetime prediction method for high-reliability tantalum (Ta) capacitors was proposed, based on multiple degradation measures and grey model (GM). For analyzing performance degradation data, a two-parameter mode... A lifetime prediction method for high-reliability tantalum (Ta) capacitors was proposed, based on multiple degradation measures and grey model (GM). For analyzing performance degradation data, a two-parameter model based on GM was developed. In order to improve the prediction accuracy of the two-parameter model, parameter selection based on particle swarm optimization (PSO) was used. Then, the new PSO-GM(1, 2, co) optimization model was constructed, which was validated experimentally by conducting an accelerated testing on the Ta capacitors. The experiments were conducted at three different stress levels of 85, 120, and 145℃. The results of two experiments were used in estimating the parameters. And the reliability of the Ta capacitors was estimated at the same stress conditions of the third experiment. The results indicate that the proposed method is valid and accurate. 展开更多
关键词 accelerated degradation test CAPACITOR multiple degradation measure particle swarm optimization grey model
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管道余压发电机组齿槽转矩优化设计
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作者 王世明 王兴飞 赵秀玲 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第11期1141-1147,1175,共8页
针对永磁同步电机齿槽转矩过大的问题,基于能量法推导出分段斜极参数与极弧系数对齿槽转矩影响的解析表达式.仿真结果表明,利用这些解析表达式计算的分段斜极参数与极弧系数能够显著降低齿槽转矩的幅值.为验证优化效果,采用响应面拟合... 针对永磁同步电机齿槽转矩过大的问题,基于能量法推导出分段斜极参数与极弧系数对齿槽转矩影响的解析表达式.仿真结果表明,利用这些解析表达式计算的分段斜极参数与极弧系数能够显著降低齿槽转矩的幅值.为验证优化效果,采用响应面拟合方法建立了分段斜极参数、极弧系数与优化目标之间的二阶拟合模型,并扩展至八阶拟合模型.结果显示,拟合阶数越高,决定系数越大,拟合效果越好.结合粒子群优化算法对关键参数进行全局寻优.仿真结果显示,二阶回归模型优化后,齿槽转矩幅值降低96.060%;八阶拟合模型优化后,幅值进一步下降至96.452%,优化效果更为显著,且对反电动势几乎没有影响.试验结果验证了该优化策略的有效性,所提出的方法在大幅减小齿槽转矩的同时保持了电机性能的稳定性. 展开更多
关键词 齿槽转矩 分段斜极 极弧系数 响应面法 粒子群算法
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
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作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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基于三种群粒子群优化策略的移动机器人路径规划 被引量:1
4
作者 王珂 姜春艳 +1 位作者 黄黎 张新海 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第4期447-454,I0006-I0008,共11页
针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索... 针对移动机器人在复杂环境路径规划中存在的全局搜索能力不足、易陷入局部最优及路径质量欠佳等问题,提出一种基于三种群粒子群优化(three-population particle swarm optimization,TPPSO)策略的移动机器人路径规划算法.该算法通过探索群、开发群和增强群的协同进化机制,增强了全局搜索与局部开发能力.探索群利用粒子质量评估和随机选择策略更新速度;开发群采用线性认知系数动态调整机制;增强群引入较大随机分量以减少局部最优影响.算法引入随机扰动策略,当搜索性能停滞时对粒子群施加扰动,以增强多样性.在单峰函数(F_(1))、带噪声单峰函数(F_(4))和多峰函数(F_(9))3类基准函数测试中,TPPSO算法的平均值和标准差均优于传统PSO算法、SAVPSO算法和RRT*算法,验证了其优异的优化性能和稳定性.在4个10 m×10 m的二维标准环境中生成的路径能有效规避障碍物并减少不必要的迂回,路径质量最优.复杂环境验证实验进一步发现,在动态多障碍物环境中的规划成功率达91.5%;三维环境中的平均爬升率为10.7%.TPPSO算法能有效解决移动机器人在复杂环境下的路径规划问题. 展开更多
关键词 计算机应用 路径规划 粒子群优化 进化算法 线性认知系数 随机扰动
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电主轴恒定多应力加速退化试验优化设计 被引量:1
5
作者 王云艺 郭劲言 +3 位作者 王朝 孔令通 杨兆军 阿喜塔 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期187-193,共7页
为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用M... 为有效缩短电主轴加速退化试验周期,控制试验成本,并提高可靠性评估精度,提出了一种改进的多应力恒定加速退化试验优化设计方法。通过以试验费用为约束条件,采用A和D双优化准则建立优化模型,先运用粒子群算法构造试验方案备选集,后利用Monte Carlo仿真方法生成加速退化试验的仿真故障数据,最终经统计分析得到加速退化试验(accelerated degradation test,ADT)最优试验方案。通过得出某型号电主轴的优化设计结果与现有常见的优化方法类比分析试验,证明了本方法可有效降低试验时间,提升试验效率,降低试验成本,具备可靠性与有效性。 展开更多
关键词 电主轴 加速退化试验 优化设计 粒子群算法 Monte Carlo仿真
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基于MFCC和PSO-SVM的雨量识别方法 被引量:1
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作者 曾豫宁 行鸿彦 +2 位作者 侯天浩 王心怡 郑锦程 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期83-91,共9页
针对现有基于雨声信号及机器学习方法的雨量识别准确率较低等问题,通过分析雨声信号的频率特性,研究雨声信号的梅尔倒谱系数静态与动态特征,提出了一种梅尔倒谱系数(MFCC)与粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的雨量识别方法。通... 针对现有基于雨声信号及机器学习方法的雨量识别准确率较低等问题,通过分析雨声信号的频率特性,研究雨声信号的梅尔倒谱系数静态与动态特征,提出了一种梅尔倒谱系数(MFCC)与粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的雨量识别方法。通过提取雨声信号的MFCC静态与动态特征,利用随机森林算法内置的重要性评估机制进行特征选择,引入PSO算法对SVM的惩罚参数c以及核函数参数g进行微调,寻找最优参数组合,实现精准的雨量识别。实验结果表明,MFCC特征与其他特征相比能更有效的表征雨滴声纹信号特征,经过随机森林特征选择后的总体雨量识别准确率提高了5%,结合优化后的PSO-SVM进行雨量识别,其总体雨量识别准确率达到了91.1%,其中大雨、小雨的降雨识别准确率也均超过了90%,中雨的降雨识别准确率稍低,但也达到了86.5%。 展开更多
关键词 梅尔倒谱系数 粒子群优化算法 支持向量机 雨量识别
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基于神经网络的钛合金切削振动预测模型研究
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作者 姜爽 史春景 李金泉 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第8期22-27,共6页
针对切削振动影响钛合金高速切削加工质量和刀具寿命的问题,提出了一种基于PSO-BP网络的刀具振动加速度预测模型。通过钛合金高速切削试验,以切削过程中刀具振动加速度为研究对象,采用Python语言构建了基于反向传播(back propagation,BP... 针对切削振动影响钛合金高速切削加工质量和刀具寿命的问题,提出了一种基于PSO-BP网络的刀具振动加速度预测模型。通过钛合金高速切削试验,以切削过程中刀具振动加速度为研究对象,采用Python语言构建了基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的振动预测模型,并结合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对BP神经网络模型进行改进。结果表明,PSO-BP网络预测误差由BP网络的10%降至6%以内,决定系数(coefficient of determination,R^(2))提升了30.4%,均方误差(mean squared error,MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了3%、3.64%。改进后的网络模型提高了预测精度,可为钛合金加工优化提供数据支持。 展开更多
关键词 钛合金 刀具振动 振动加速度 神经网络 粒子群算法
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考虑主动配电网脆弱性的分布式储能配置 被引量:4
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作者 朱佩雪 郭倩 +2 位作者 李灵至 郑迪 蔡慧 《电测与仪表》 北大核心 2025年第2期35-42,共8页
分布式电源大规模并网,有助于实现“双碳”目标,但也加剧了主动配电网的脆弱性。而储能装置的接入能有效支撑电网脆弱环节。基于基尼系数以及泰尔熵理论分别评价主动配电网拓扑结构中功率传输的均匀性和运行状态中电压冲击分布的均衡程... 分布式电源大规模并网,有助于实现“双碳”目标,但也加剧了主动配电网的脆弱性。而储能装置的接入能有效支撑电网脆弱环节。基于基尼系数以及泰尔熵理论分别评价主动配电网拓扑结构中功率传输的均匀性和运行状态中电压冲击分布的均衡程度,从结构和状态两方面构造各节点的综合脆弱性指标,划定分布式储能安装范围。文中提出一种分布式储能定容双层优化方案:外层以经济效益最优为目标,在约束条件中考虑储能对配电网脆弱性的改善程度,采用粒子群优化算法求解储能容量;内层以削峰填谷效果最优为目标,基于储能恒功率充放电策略,针对不同容量制定最优充放电策略,实现储能充放电优化。IEEE 33节点系统的算例结果表明,所提出的储能配置方法能有效改善主动配电网的脆弱性,且具备经济优势。 展开更多
关键词 分布式储能 选址定容 泰尔熵 基尼系数 粒子群算法
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记忆增强型的重构粒子群算法 被引量:1
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作者 吴炳南 刘建华 +1 位作者 力尚龙 李牧元 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期116-127,共12页
重构粒子群算法(RPSO)是基于粒子群算法(PSO)的线性系统理论分析结果而重新构建一种群体智能算法,其保留了粒子群算法的个体最优位置和全局最优位置作为学习样本的策略。RPSO具有比较好的收敛性理论支撑,简单易用。但是,重构粒子群算法... 重构粒子群算法(RPSO)是基于粒子群算法(PSO)的线性系统理论分析结果而重新构建一种群体智能算法,其保留了粒子群算法的个体最优位置和全局最优位置作为学习样本的策略。RPSO具有比较好的收敛性理论支撑,简单易用。但是,重构粒子群算法丢失了种群的记忆,即粒子的历史位置和适应度等信息。为了加强对记忆的利用并提高种群的协作能力,提出了一种记忆增强型的重构粒子群算法(MERPSO)。该算法设计了经验选择策略和区块搜索策略储存记忆,构建了两个新的学习样本,并使用新的学习样本替代原本的学习样本。此外,通过引入带偏移量的加速度系数来平衡算法的局部开发和全局探索能力。实验证明,MERPSO算法在CEC2013基准测试函数集和工程设计问题上表现出更好的性能,并且所采用的策略具有一定的有效性。 展开更多
关键词 重构粒子群算法 记忆 学习样本 加速度系数 CEC2013
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基于动态摩擦因数反演的直线推进电磁能装备的运动特性
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作者 赵文月 闫荣格 +2 位作者 杨庆新 王学谦 赵浩凯 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1685-1694,共10页
枢轨间的动态摩擦力是影响轨道式直线推进电磁能装备运动特性的重要因素之一。但在极端电磁热力冲击工作条件下,摩擦因数的实时原位测量极具挑战,因此目前研究中枢轨间的摩擦因数大多采用定常值。为了提高数值模型的计算精度,该文提出... 枢轨间的动态摩擦力是影响轨道式直线推进电磁能装备运动特性的重要因素之一。但在极端电磁热力冲击工作条件下,摩擦因数的实时原位测量极具挑战,因此目前研究中枢轨间的摩擦因数大多采用定常值。为了提高数值模型的计算精度,该文提出基于动态摩擦因数反演的直线推进电磁能装备运动特性研究方法。首先,根据电磁推进实验可观测数据与电枢动力学正演模型,建立基于改进动态粒子群优化算法(DPSO)的枢轨间摩擦因数与轨道电感梯度的反演模型,得到其时空特性。然后,在此基础上建立枢轨瞬态电磁热力耦合有限元模型,分析动态摩擦因数对装备运动特性的影响。最后,通过实验验证该文考虑动态摩擦因数的方法可大大提高有限元模型的计算精度,为进一步对电磁能装备可靠性预测和结构优化设计提供理论参考,并为极端工况下材料特性实时原位测量提供新的解决思路。 展开更多
关键词 直线推进电磁能装备 动态摩擦因数 参数反演 动态粒子群优化算法 运动特性
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基于GRU-IPSO算法的双馈风机控制参数辨识
11
作者 徐恒山 朱士豪 +2 位作者 黄永章 薛飞 张旭军 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期70-80,共11页
针对特定风速下双馈风机(double fed induction generator,DFIG)控制参数辨识结果难以精确刻画随机风速下输出特性的问题,提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)-改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IP... 针对特定风速下双馈风机(double fed induction generator,DFIG)控制参数辨识结果难以精确刻画随机风速下输出特性的问题,提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)-改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法的双馈风机控制参数辨识方法。首先,将双馈风机运行状态分为MPPT、恒速和恒功率三种,并利用斯皮尔曼秩相关系数法分析控制参数与待选观测量的相关性,筛选出交/直轴电流和有功/无功功率作为观测量;然后,在三种运行状态下训练GRU神经网络,在不设寻优范围情况下初步获得控制参数值,以简化辨识流程,并利用IPSO算法对控制参数进一步寻优,以提高辨识精度;最后,根据各参数的相对误差提取三种状态辨识结果中的最优值作为最终控制参数,结合测试案例对GRU-IPSO控制参数辨识方法的有效性和可行性进行验证。测试结果表明:GRU-IPSO辨识算法的加权平均总偏差约为3%,相比于GRU辨识算法,GRU-IPSO辨识算法可将误差缩小5倍。 展开更多
关键词 双馈风机 参数辨识 随机特性 斯皮尔曼秩相关系数 门控循环单元 粒子群算法
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考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计
12
作者 刘晓娣 韩建立 +1 位作者 孙艳丽 李涛 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第3期113-121,共9页
航空电子设备工作环境复杂,应力间的耦合效应对加速寿命试验结果影响较大,为此,提出一种考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计方法。该方法综合考虑单应力和应力间的耦合效应建立综合应力加速模型,以正常应力水平下产品中位寿命估计... 航空电子设备工作环境复杂,应力间的耦合效应对加速寿命试验结果影响较大,为此,提出一种考虑耦合效应的综合应力加速寿命试验设计方法。该方法综合考虑单应力和应力间的耦合效应建立综合应力加速模型,以正常应力水平下产品中位寿命估计的渐近方差最小为优化准则,采用极大似然估计理论,构建Weibull分布下的综合应力加速寿命试验设计模型,并采用改进粒子群算法解决加速模型构建和试验设计两个阶段的参数求解难题。以某型电容器为对象进行综合应力加速寿命试验设计,结果表明,相对于未考虑耦合效应的情况,考虑实际耦合效应的试验方案估计精度更高、试验成本更低。 展开更多
关键词 加速寿命试验设计 综合应力 耦合效应 改进粒子群算法
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一种基于PSO-ELM的低渗透砂岩水淹层测井识别方法 被引量:2
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作者 杨波 黄长兵 +2 位作者 何岩 李垚银 李路路 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期645-651,共7页
水淹层测井识别对油田开发方案部署及提高采收率有着重要意义。新疆陆梁油田作业区某区块油层水淹类型主要为污水水淹,测井响应特征复杂多变,传统识别图版方法难以对水淹层有效识别。文中基于测井、地质、试油等资料,在水淹层测井响应... 水淹层测井识别对油田开发方案部署及提高采收率有着重要意义。新疆陆梁油田作业区某区块油层水淹类型主要为污水水淹,测井响应特征复杂多变,传统识别图版方法难以对水淹层有效识别。文中基于测井、地质、试油等资料,在水淹层测井响应特征分析基础上,提出了一种利用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)及极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的水淹层识别方法。首先,利用相关系数优选6个主控因素:RD,RS,GR,SP,DEN,AC。其次,采用改进粒子群算法对极限学习机模型进行参数寻优;最后,利用优化后的模型对研究区水淹层进行预测。结果表明,利用PSO-ELM模型识别水淹层,识别符合率达到91.7%,应用效果优于ELM模型及传统识别图版,为水淹层测井识别提供了新思路。 展开更多
关键词 相关系数 粒子群优化算法 极限学习机 水淹层识别
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基于Armstrong能量模型的非线性动态维拉里磁滞行为建模与验证
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作者 黄文美 冯晓博 +2 位作者 薛天祥 张泽远 翁玲 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期5565-5575,共11页
磁致伸缩材料工作在应力激励条件下的输出特性在很大程度上取决于偏置条件(预应力、偏置磁场)和激励频率。为指导磁致伸缩材料在动态应力驱动下的应用,需要建立一个能够适应各种操作条件的动态磁滞模型。该文结合Armstrong能量模型和J-... 磁致伸缩材料工作在应力激励条件下的输出特性在很大程度上取决于偏置条件(预应力、偏置磁场)和激励频率。为指导磁致伸缩材料在动态应力驱动下的应用,需要建立一个能够适应各种操作条件的动态磁滞模型。该文结合Armstrong能量模型和J-A磁滞模型,建立了磁致伸缩材料的静态维拉里磁滞模型,通过引入频率相关时间常数的一阶微分方程将静态模型拓展为考虑动态损耗的动态非线性维拉里磁滞模型。利用粒子群遗传优化算法通过三个递进步骤提取模型参数。实验数据与模型计算数据的对比结果表明,该模型不仅能够充分描述预应力和偏置磁场对准静态维拉里效应的影响,而且能够反映在不同频率动态应力下磁通密度-应力(B-σ)动态小环和主环的变化趋势,该模型可为磁致伸缩材料器件在应力条件下的应用提供理论指导。 展开更多
关键词 磁致伸缩材料 维拉里效应 压磁系数 Armstrong能量模型 粒子群遗传优化算法
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基于双孔扩散模型的瓦斯扩散系数压力依赖特性数值分析研究
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作者 冯小军 邓狮狮 +1 位作者 刘泉霖 王恩元 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期958-969,共12页
瓦斯扩散系数作为描述瓦斯在煤层中迁移能力的关键参数,其准确性对瓦斯运移的预测和控制有重要影响。现有的双孔扩散模型研究中,瓦斯扩散系数通常被视为常数,这忽略了煤体复杂孔隙结构中瓦斯扩散系数随气体压力的变化,导致瓦斯扩散系数... 瓦斯扩散系数作为描述瓦斯在煤层中迁移能力的关键参数,其准确性对瓦斯运移的预测和控制有重要影响。现有的双孔扩散模型研究中,瓦斯扩散系数通常被视为常数,这忽略了煤体复杂孔隙结构中瓦斯扩散系数随气体压力的变化,导致瓦斯扩散系数与气体压力之间的关系至今尚未厘清。为深入探究煤体瓦斯扩散系数的压力依赖特性,采用理论分析与数值模拟相结合的方法,开展了不同粒径煤颗粒在不同吸附平衡压力条件下的瓦斯解吸实验,通过引入压力依赖扩散系数,建立了压力依赖的双孔扩散模型(EPBDM),并结合粒子群优化算法,对大孔、微孔的压力依赖扩散系数进行了反演;通过数值模拟和模型对比,分析了扩散系数的压力依赖特性及时空演化规律,并进一步对模型的可靠性和适用性进行了分析讨论。结果表明:①大孔、微孔扩散系数与相对瓦斯压力之间呈正相关关系;②对于同一粒径煤样,大孔扩散系数随初始平衡压力的增大而减小,微孔扩散系数随初始平衡压力的增大而增大,2者变化趋势相反;同时,随着煤样粒径的减小,大孔、微孔扩散系数均呈现减小的趋势;③在时间和空间尺度上,煤粒内部大孔、微孔扩散系数随解吸时间的增加而逐渐减小,且受压力变化影响,减小速度逐渐变缓,扩散系数总体呈现非均匀变化的特征;④与传统的双孔扩散解析模型(CBDM)相比,压力依赖的双孔扩散模型模拟结果与实验数据高度吻合,拟合效果明显更优,能更好地反映瓦斯扩散过程中大孔、微孔扩散系数的真实变化情况。研究成果可为深入揭示煤体瓦斯扩散机制提供理论和方法依据。 展开更多
关键词 扩散系数 压力依赖性 双孔模型 数值模拟 粒子群优化算法
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基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略 被引量:7
16
作者 卢盛阳 朱钰 +3 位作者 陈涛 王同 王宁 吴蒙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-75,共8页
针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始... 针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 阻尼系数 自适应控制 粒子群优化算法
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极限学习决策网络指导的多目标粒子群算法 被引量:2
17
作者 张一帆 宋威 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1513-1525,共13页
在求解多目标优化问题时,粒子群优化算法通常采用预设的榜样选择方法和搜索策略,无法根据具体的寻优状态进行调整。面对不同的优化问题,不合适的搜索策略难以有效指导种群的进化,导致种群的搜索性能降低。为了解决以上问题,提出一种极... 在求解多目标优化问题时,粒子群优化算法通常采用预设的榜样选择方法和搜索策略,无法根据具体的寻优状态进行调整。面对不同的优化问题,不合适的搜索策略难以有效指导种群的进化,导致种群的搜索性能降低。为了解决以上问题,提出一种极限学习决策网络指导的多目标粒子群优化算法(ELDN-PSO)。首先,将多目标优化问题分解成若干标量子问题,并构建一个极限学习决策网络。网络将粒子的位置作为输入,根据当前寻优状态为每个粒子选择合适的搜索动作。将粒子在子问题上的适应度值变化作为强化学习的样本用于训练网络,并通过极限学习机提升训练速度。在优化的过程中,网络会根据寻优状态自动调整,在不同的搜索阶段为粒子选择合适的搜索策略。其次,多目标优化问题中存在一系列难以比较的非支配解,将每个解的领导能力量化成可进行比较的数值,从而更明确地为粒子选择合适的学习榜样。此外,使用一个外部档案储存较好的粒子,用于维护解集质量并指导种群的进化。在ZDT和DTLZ测试函数上进行对比实验,结果表明ELDN-PSO能够有效应对不同形状的Pareto前沿,提升种群的寻优速度以及解集的收敛性和多样性。 展开更多
关键词 粒子群优化 极限学习机 多目标优化 目标分解 加速系数
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融合寻优算法的双馈风力机控制参数分步辨识方法 被引量:6
18
作者 徐恒山 李颜汝 +2 位作者 李文昊 薛飞 王伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期247-256,共10页
为获得准确的双馈风力机(DFIG)控制参数以提高电力系统机电/电磁仿真分析和计算的准确性,将长短期记忆(LSTM)神经网络与改进粒子群(IPSO)算法相结合对DFIG的控制参数进行辨识。首先,利用RT-LAB平台通过硬件在环(HIL)实验获得真实DFIG控... 为获得准确的双馈风力机(DFIG)控制参数以提高电力系统机电/电磁仿真分析和计算的准确性,将长短期记忆(LSTM)神经网络与改进粒子群(IPSO)算法相结合对DFIG的控制参数进行辨识。首先,利用RT-LAB平台通过硬件在环(HIL)实验获得真实DFIG控制器的响应数据集;其次,为避免无关特征干扰LSTM模型的预测结果,利用最大信息系数提取出DFIG中高相关性的观测量特征;在此基础上,为提高算法的寻优速度,利用LSTM初步寻优到DFIG控制参数的初始值与搜索范围;最后,通过IPSO算法精确辨识出DFIG的控制参数,提高了辨识算法的寻优效率和精度。HIL测试结果证实了LSTM-IPSO辨识方法在20%~80%低电压穿越工况下具有良好的适应性,并能有效提高DFIG控制参数的辨识精度。 展开更多
关键词 风电机组 长短时记忆网络 粒子群算法 参数辨识 最大信息系数
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基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法 被引量:3
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作者 宋永献 王祥祥 +3 位作者 李媛媛 夏文豪 李豪 宋文泽 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4599-4606,共8页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error,RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法和ELM算法的平均最大均方根误差分别降低14%、18%、28%,且P除了0.8 m/s右侧踝关节内外翻是0.79外,其余P最小是0.84,GAPSO-KELM算法进一步提高预测精度,使其为康复治疗提供更有效的算法支持。 展开更多
关键词 高斯核函数 极限学习机 粒子群优化算法 遗传算法 均方根误差 相关系数
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基于MFO-BPNN的螺旋钻机钻速预测研究
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作者 李嘉辉 王英 +3 位作者 郑荣跃 叶军 赵京昊 陈立 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期633-642,共10页
针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型。首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了... 针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型。首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了江苏无锡某施工现场钻探数据,并分析了钻速影响因素,运用小波阈值降噪、归一化和灰色关联度分析等系列方法对采集数据进行了预处理,得到了训练和测试集;然后,将MFO算法运用于神经网络的权值和阈值训练,以代替原有梯度下降法,建立了MFO-BPNN钻速预测模型;最后,对上述预测模型与BPNN模型、遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BPNN)模型以及粒子群优化算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的预测结果和评价指标进行了详细的对比分析。研究结果表明:运用MFO-BPNN建立的钻速预测模型,其可靠性达到了91.65%,其决定系数(R 2)优于其他3种预测模型,3项误差指标也是其中最低的,说明该模型的预测精度良好,适合于桩基础工程的实际应用,可为复杂因素影响下的钻速预测提供一种新思路。 展开更多
关键词 螺旋钻机 钻速预测 飞蛾扑火算法 反向传播神经网络 遗传算法优化反向传播神经网络 粒子群优化算法优化反向传播神经网络 决定系数 桩基础工程
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