基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断 被引量：2

1

作者 杨占刚 徐海义 +1 位作者 成博源 石旭东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1757-1764,共8页

针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先根... 针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm,FWA)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型,通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据;然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的DBN网络,得到最佳DBN-ELM模型结构;最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明,相较于传统的故障诊断方法,应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断,可以获得更高的准确率,平均准确率达到99.203%。 展开更多

关键词 航空发电机 偏心故障 烟花算法 深度置信网络 极限学习机

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计及灰色关联度分析的中长期负荷灰色预测方法 被引量：33

2

作者 杨楠 李宏圣 +2 位作者 袁景颜 黎索亚 王璇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期108-114,共7页

中长期负荷预测是配电网规划的必要前提,预测精度的提升对于增强电力系统经济效益具有重要意义。针对传统灰色预测模型预测及拟合精度较低的缺陷,考虑到灰色关联度分析能够量化度量系统发展变化态势的特点,提出改进的灰色模型。以原始... 中长期负荷预测是配电网规划的必要前提,预测精度的提升对于增强电力系统经济效益具有重要意义。针对传统灰色预测模型预测及拟合精度较低的缺陷,考虑到灰色关联度分析能够量化度量系统发展变化态势的特点,提出改进的灰色模型。以原始值与预测值序列之间灰色关联度最大为目标,引入炸点管理策略和自适应局部搜索策略,利用改进烟花算法实现对灰色模型背景值的权重系数和初始值修正项的优化求解。基于算例仿真结果表明,相比于传统预测模型,所提出的改进模型对于提升预测精度和拟合精度有明显效果。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 灰色模型 灰色关联度 炸点管理 自适应局部搜索 烟花算法

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带有自适应合并策略和导向算子的增强型烟花算法 被引量：6

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作者 李克文 马祥博 候文艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期81-86,共6页

针对传统烟花算法(FWA)在寻优过程中爆炸半径限制搜索范围、粒子间缺少有效交互的缺点,提出带有自适应合并策略和导向算子的增强型烟花算法(EFWA-GM)。首先根据烟花粒子间的位置关系,对寻优空间中重叠的爆炸范围进行自适应合并;其次通... 针对传统烟花算法(FWA)在寻优过程中爆炸半径限制搜索范围、粒子间缺少有效交互的缺点,提出带有自适应合并策略和导向算子的增强型烟花算法(EFWA-GM)。首先根据烟花粒子间的位置关系,对寻优空间中重叠的爆炸范围进行自适应合并;其次通过对火花粒子进行分层来充分利用优质粒子的位置信息,从而设计导向算子引导次优粒子进化,以提高算法的寻优精度和收敛速度。在12个标准测试函数上的实验结果表明,所提出的EFWAGM相较于标准粒子群(SPSO)算法、增强型烟花算法(EFWA)、自适应烟花算法(AFWA)、动态烟花算法(dynFWA)、有导烟花算法(GFWA)在寻优精度和收敛速度方面具有更好的优化性能,并在9个测试函数上取得最优的求解精度。 展开更多

关键词 群智能算法 烟花算法 导向算子 自适应合并策略 自适应烟花算法

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关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法 被引量：5

4

作者 归伟夏 陆倩 苏美力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1102-1109,共8页

为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略... 为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。 展开更多

关键词 系统级故障诊断 烟花算法 反向传播神经网络 PMC模型 烟花-反向传播神经网络算法

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基于自变异烟花算法的短时交通流预测模型 被引量：5

5

作者 冯珊珊 柳军 张军 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第6期51-54,共4页

为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,... 为了有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于自变异烟花算法(FWA)的短时交通流预测模型。自变异烟花算法依据算法对反向传播(BP)神经网络的优化过程中,使用自适应烟花变异算子,自适应选取变异烟花;并对边界外烟花采取随机映射规则,增加种群的多样性。所构建的预测模型,可以对短时交通流的非线性、复杂性起到准确的预测,加快了最优值的求解。实验表明:对于同一组数据,以平均绝对误差、均方根误差为评价指标,所提出方法较传统的BP神经网络预测模型、粒子群算法改进BP神经网络预测模型、标准烟花算法改进BP神经网络预测模型精确度均得到了大幅度的提高。 展开更多

关键词 短时交通流 自变异烟花算法 反向传播(BP)神经网络

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基于改进烟花算法的钢铁企业原材料采购优化

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作者 雷兆明 徐双丽 +1 位作者 廖文喆 刘敬华 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第4期354-360,共7页

针对钢铁企业原材料采购成本偏高的问题进行了原材料采购优化研究。考虑到导致原材料采购成本偏高的因素是采购提前期不固定、原材料价格波动大等,建立了以降低采购、运输和库存成本为目标的整数规划模型,并提出了一种改进的烟花算法(F... 针对钢铁企业原材料采购成本偏高的问题进行了原材料采购优化研究。考虑到导致原材料采购成本偏高的因素是采购提前期不固定、原材料价格波动大等,建立了以降低采购、运输和库存成本为目标的整数规划模型,并提出了一种改进的烟花算法(FWA)对问题进行求解。该算法采用Lévy飞行搜索算子改进FWA搜索性能,利用惯性权重优化其收敛速度,使改进后的FWA具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点。该改进的烟花算法叫LFWA。最后通过一个应用实例与其他算法进行了对比,进一步验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 钢铁企业 采购优化 烟花算法(fwa) Lévy飞行 惯性权重

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基于烟花算法的PHEV能量管理策略参数优化 被引量：2

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作者 杨超 刘铠嘉 +2 位作者 李亮 王伟达 马明月 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期84-90,共7页

为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于规则的能量管理策略。结合智能网联汽车技术,利用烟花算法(FWA)结合系统约束条件,对能量管理策略参数进行优化,以求使车辆在变化的路况下能耗最低。为减轻沉重运算负荷,设计了... 为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于规则的能量管理策略。结合智能网联汽车技术,利用烟花算法(FWA)结合系统约束条件,对能量管理策略参数进行优化,以求使车辆在变化的路况下能耗最低。为减轻沉重运算负荷,设计了一种事件触发机制来控制优化操作的启停。当车辆油耗超过预设上限则开始优化,一旦油耗满足预设下限则优化结束。在中国典型城市工况下,验证了该策略的有效性及优化性能。结果显示:较优化前的能量管理策略,该方案可使PHEV燃料消耗降低10%。从而,使燃油经济性明显提升。 展开更多

关键词 插电式混合动力汽车(PHEV) 燃油经济性 规则控制 烟花算法(fwa) 事件触发机制

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带柯西变异的自学习改进烟花算法 被引量：10

8

作者 曾敏 赵志刚 李智梅 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第2期264-270,共7页

针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高,论文提出了一种改进烟花算法--带柯西变异的自学习改进烟花算法.改进算法用全局搜索能力更强的柯西变异算子替代高斯变异算子,增大变异范围;用全局最优烟花个体和历史柯西火花的位置来构造新的爆... 针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高,论文提出了一种改进烟花算法--带柯西变异的自学习改进烟花算法.改进算法用全局搜索能力更强的柯西变异算子替代高斯变异算子,增大变异范围;用全局最优烟花个体和历史柯西火花的位置来构造新的爆炸半径使其不仅能够继承和学习历史信息,还能够自适应地调整步长;并使用可同时兼顾烟花质量与分布的"精英-随机"选择策略.使用了10个典型基准测试函数和10个0-1背包问题进行仿真实验,结果表明,与蝙蝠算法、粒子群算法、带高斯扰动的粒子群算法、烟花算法、增强烟花算法、自适应烟花算法相比.该算法在收敛速度、计算精度以及稳定性方面性能更优. 展开更多

关键词 烟花算法 柯西变异 函数优化 0-1背包问题

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基于改进烟花算法的密集任务成像卫星调度方法 被引量：6

9

作者 张铭 王晋东 卫波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期2712-2719,共8页

传统卫星调度模型一般比较简单,当问题规模较大、任务比较集中时,往往会出现任务之间相互排斥,任务收益较低等缺点。针对这个问题,提出一种基于改进烟花算法(IFWA)的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测... 传统卫星调度模型一般比较简单,当问题规模较大、任务比较集中时,往往会出现任务之间相互排斥,任务收益较低等缺点。针对这个问题,提出一种基于改进烟花算法(IFWA)的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上,首先对任务进行合成约束分析,然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素,建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题(CSP)模型,最后改进烟花算法对该模型进行求解,利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛,得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素,收益平均增加30%~35%,改进算法后效率上提升32%~45%,有效保证了调度方案的可行性和有效性。 展开更多

关键词 密集任务 合成分析 调度模型 烟花算法 选择策略

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带时间窗同时送取货选址路径问题及其烟花算法求解 被引量：6

10

作者 刘亚平 张惠珍 +1 位作者 张莉 刘优优 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2292-2300,共9页

随着电子商务的飞速发展以及互联网的普及,退换货更加便捷,因此客户对商品的需求呈现出时效性、多品种、小批量、退换货等特点。针对有容量的同时送取货选址路径问题(LRPSPD),同时考虑客户多样性需求的特点,建立了带时间窗的同时送取货... 随着电子商务的飞速发展以及互联网的普及,退换货更加便捷,因此客户对商品的需求呈现出时效性、多品种、小批量、退换货等特点。针对有容量的同时送取货选址路径问题(LRPSPD),同时考虑客户多样性需求的特点,建立了带时间窗的同时送取货选址路径问题(LRPSPDTW)的数学模型。使用改进烟花算法(IFWA)对模型进行求解,对烟花爆炸和变异进行相应的邻域操作,并用一些基准LRPSPD算例来评估烟花算法的性能。通过大量的数值实验验证了所提模型和算法的正确性和有效性。实验结果表明,相较于分支切割算法(B&C),IFWA得到的结果与标准解的平均误差缩小了0.33个百分点。所提算法缩短了寻求最优解的时间,为解决选址路径相关问题提供了一种新的解决思路。 展开更多

关键词 时间窗 同时送取货 选址路径 烟花算法 邻域操作

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基于半监督深度学习的雷达收发组件故障诊断 被引量：2

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作者 陈毓坤 于晖 陆宁云 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期3329-3337,共9页

新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器,为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而,实际监测数据大多没有表征其故障模式的标签。结合深度置信网络(deep belief network,DBN)在特征自学习方面的优势和自编码器(auto-encoder... 新一代相控阵雷达针对T/R组件部署了大量传感器,为数据驱动的组件故障诊断提供了良好基础。然而,实际监测数据大多没有表征其故障模式的标签。结合深度置信网络(deep belief network,DBN)在特征自学习方面的优势和自编码器(auto-encoder,AE)重构输入数据的能力,提出一种基于DBN-AE半监督学习模型的故障特征提取及智能诊断方法,并应用烟花算法优化模型结构。该方法利用原始无标签状态数据训练DBN-AE模型,提取深层特征,再通过有监督再训练建立深层特征与故障模式之间的关系模型。所提方法在某型相控阵雷达T/R模块上得到了实验验证,有效提升了故障识别准确率和智能水准。 展开更多

关键词 相控阵雷达 T/R组件 故障诊断 深度置信网络 深度自编码器 烟花算法

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基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法 被引量：6

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作者 李席广 韩守飞 +1 位作者 刘晓静 拱长青 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期203-210,共8页

针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高的问题,通过引入反向学习策略和动态记忆反馈的机制,提出一种优化算法。采用反向学习策略生成初始种群以保证群体的多样性,在原算法的结构中增加反馈层用于记忆上一代最优烟花的位置信息,并从反馈... 针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高的问题,通过引入反向学习策略和动态记忆反馈的机制,提出一种优化算法。采用反向学习策略生成初始种群以保证群体的多样性,在原算法的结构中增加反馈层用于记忆上一代最优烟花的位置信息,并从反馈层记忆的信息中提取烟花位置信息变化趋势特征,从而动态更新下一次迭代的烟花种群。在10个典型基准测试函数中的仿真结果表明,与烟花算法、标准粒子群优化算法和增强烟花算法相比,该算法在收敛速度、计算精度以及稳定性方面性能更优。 展开更多

关键词 烟花算法 反馈层 变化趋势 反向学习 基准函数

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