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基于PSO优化改进的Snake模型煤矿环境目标检测 被引量:6
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作者 钱建生 厉丹 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1949-1954,共6页
针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化... 针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化过程中易丧失群体多样性和易收敛于局部极值的问题结合遗传算法中育种和变异思想改进,淘汰适应度低的粒子,增加了相邻粒子间约束,通过自适应惯性权重非线性调整方法提高收敛精度。实验中将单峰、多峰测试函数和图像仿真与传统方法进行对比,证实了改进算法的有效性,在照度低、分辨率差的井下视频目标检测中有良好的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法(Pso) snake模型 煤矿 目标轮廓 遗传算法
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结合Sobel算子与Snake模型的焊缝图像边缘提取 被引量:2
2
作者 李静 李芳 +3 位作者 秦小麟 朱伟 张敏 钱鲁泓 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第12期2491-2494,共4页
随着焊接自动化、智能化研究的深入,人们越来越注重焊接质量的自动控制.焊接过程中焊缝始终保持对中间隙中心是实现焊接过程自动化的前提条件.在管道打底MIG焊视觉跟踪系统中,首先基于光学成像的几何原理,通过CCD摄像机获取较清晰焊缝图... 随着焊接自动化、智能化研究的深入,人们越来越注重焊接质量的自动控制.焊接过程中焊缝始终保持对中间隙中心是实现焊接过程自动化的前提条件.在管道打底MIG焊视觉跟踪系统中,首先基于光学成像的几何原理,通过CCD摄像机获取较清晰焊缝图像,使用Sobel变换获得Snake模型的初始轮廓点,然后使用贪婪Snake模型得到焊缝的准确边缘.实验结果表明,与原有Sobel变换算法相比,该方法显著提高焊缝提取的精度. 展开更多
关键词 焊缝跟踪 机器视觉 snake主动轮廓模型 MIG焊
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基于Snake与注意力机制的船舶实例分割方法
3
作者 陈晨 胡松涛 +3 位作者 马枫 赵新征 魏月楠 舒忠诚 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期307-320,共14页
[目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改... [目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改进CenterNet方法提取分层特征,融合Deep Layer Aggregation-60骨干网络,兼顾精度和速度;优化Block结构、引入ECA通道注意力机制增强特征提取的能力,使用Mish激活函数代替ReLU适应深层学习;引入平移不变的轮廓变形方法、Dynamic Matching Loss损失函数加快最终轮廓的提取。[结果]在2300张样本的2023Ship-seg专用数据集上,所提出方法的准确率AP0.5:0.95达到64.0%,召回率AR0.5:0.95达到67.9%,优于主流实例分割算法。[结论]所提方法能有效提升监控与智能航行场景下的视觉处理效果。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 船舶实例分割 注意力机制 snake模型 目标识别 特征提取
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基于PSO-BP的自平衡法试桩技术平衡点位置研究 被引量:2
4
作者 欧孝夺 梁枫 江杰 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期231-241,共11页
针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结... 针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结合工程实例来验证本模型的适用性。结果表明,结合粒子群算法优化的PSO-BP神经网络模型,其平衡点位置预测值与真实值的平均相对误差控制在1.93%以内,而BP神经网络的平衡点位置预测值平均相对误差最高可达14.83%;依托来宾市当地以灰岩为持力层的工程试桩数据构建的PSO-BP神经网络平衡点位置预测模型,其仿真预测结果的均方根误差(R_(MSE))为0.294,决定系数R^(2)为0.988,预测值与真实值的相对误差在3.0%以内;在工程实例的对比验证中,PSO-BP神经网络模型在平衡点位置预测上的精度高于规范经验公式法,更接近实际位置,可作为灰岩地区基桩自平衡试桩测试的平衡点位置确定的有效手段。 展开更多
关键词 自平衡法 平衡点 粒子群优化-反向传播神经网络 粒子群算法 灰岩
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A novel particle swarm optimizer without velocity:Simplex-PSO 被引量:6
5
作者 肖宏峰 谭冠政 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2010年第2期349-356,共8页
A simplex particle swarm optimization(simplex-PSO) derived from the Nelder-Mead simplex method was proposed to optimize the high dimensionality functions.In simplex-PSO,the velocity term was abandoned and its referenc... A simplex particle swarm optimization(simplex-PSO) derived from the Nelder-Mead simplex method was proposed to optimize the high dimensionality functions.In simplex-PSO,the velocity term was abandoned and its reference objectives were the best particle and the centroid of all particles except the best particle.The convergence theorems of linear time-varying discrete system proved that simplex-PSO is of consistent asymptotic convergence.In order to reduce the probability of trapping into a local optimal value,an extremum mutation was introduced into simplex-PSO and simplex-PSO-t(simplex-PSO with turbulence) was devised.Several experiments were carried out to verify the validity of simplex-PSO and simplex-PSO-t,and the experimental results confirmed the conclusions:(1) simplex-PSO-t can optimize high-dimension functions with 200-dimensionality;(2) compared PSO with chaos PSO(CPSO),the best optimum index increases by a factor of 1×102-1×104. 展开更多
关键词 Nelder-Mead simplex method particle swarm optimizer high-dimension function optimization convergence analysis
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基于PSO-XGBoost的煤层断层智能识别方法研究 被引量:3
6
作者 林朋 孙成 +2 位作者 任珂 刘育林 李阳 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期57-69,共13页
为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验... 为进一步提高地下断层识别准确率和解释效率,使用极限梯度提升树(XGBoost)机器学习算法对煤层断层进行智能识别,并结合粒子群算法(PSO)优化模型相关参数,构建基于PSO-XGBoost的断层构造识别模型。建立正演模型对PSO-XGBoost模型进行检验,并基于滇东矿区采集的实际数据对比分析PSO-XGBoost模型与PSO-RF、PSO-SVM模型的分类预测性能,选择准确率和对数损失值作为评价分类器预测模型的主要指标评价各模型的准确度。结果表明,基于PSO-XGBoost的模型在断层构造识别中展现出较高的准确率和更好的稳定性。 展开更多
关键词 断层识别 XGBoost Pso 机器学习 参数优化
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基于PSO算法的低比转数冲压离心泵水力性能多目标优化 被引量:1
7
作者 郑水华 赵学燕 +2 位作者 章程 李奕良 柴敏 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期353-360,共8页
针对低比转数冲压离心泵水力性能偏低问题,以CDL1型多级冲压离心泵叶轮为研究对象,结合数值模拟和试验测试方法,对首级叶轮的水力性能进行分析。由于低比转数冲压离心泵叶轮水力性能受多个因素影响,本文使用拉丁超立方方法对首级叶轮各... 针对低比转数冲压离心泵水力性能偏低问题,以CDL1型多级冲压离心泵叶轮为研究对象,结合数值模拟和试验测试方法,对首级叶轮的水力性能进行分析。由于低比转数冲压离心泵叶轮水力性能受多个因素影响,本文使用拉丁超立方方法对首级叶轮各设计变量进行抽样形成样本空间并获得相应性能参数,进而建立Kriging代理模型分析各参数对叶轮水力性能的敏感性,选定叶轮关键影响参数为粒子群算法(PSO)输入,对多参数进行优化设计,在此基础上探究叶轮的水力性能和内流机制。结果表明,优化后的叶轮水力性能优于原始设计,最高效率点效率提升2.8个百分点,单级扬程提高0.4 m。 展开更多
关键词 低比转数冲压泵 水力性能优化 粒子群算法 数值模拟 试验测试
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Application progresses of ultrasound for snakebites and relative complications 被引量:1
8
作者 ZHENG Yiyin SHEN Yanyan BIN Wenkai 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1258-1261,共4页
Snakebite has become a serious public health problem with high mortality and disability rates.Ultrasound can provide imaging basis for diagnosis and treatment of snakebites and relative complications.The application p... Snakebite has become a serious public health problem with high mortality and disability rates.Ultrasound can provide imaging basis for diagnosis and treatment of snakebites and relative complications.The application progresses of ultrasound in snakebites and complications were reviewed in this article. 展开更多
关键词 snake bites ULTRAsoNOGRAPHY DIAGNOSIS
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基于PSO-XGBoost的爆破振动峰值速度预测研究 被引量:1
9
作者 任高峰 邱浪 +4 位作者 徐琛 李吉民 胡英国 朱瑜劼 胡伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期256-265,共10页
为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型... 为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型的决策树数目、决策树最大深度、学习率3个参数进行寻优,构建了PSO-XGBoost爆破振动峰值速度预测模型。通过对实例进行预测,得到预测结果的MSE、RMSE、R^(2)的值分别为1.44、1.16、0.91;通过与BPNN、AdaBoost、GBDT、RF、SVR模型的预测结果进行对比,PSO-XGBoost模型的预测性能最佳,预测结果最优。为了进一步推广应用预测成果,开发设计了一套爆破振动峰值速度预测系统。研究成果可为类似爆破工程振动预测提供一定的理论参考和实践指导。 展开更多
关键词 爆破振动 爆破振动峰值速度 粒子群优化算法 XGBoost算法 预测模型
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基于PSO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化
10
作者 王宁 李志强 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期211-222,共12页
[目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,... [目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,进而通过船舶航行阻力分析和等效氢耗思想构建燃料电池船舶的航速-氢耗模型。同时,以加速度为优化参数设计航速优化值在航段之间传承-链接的优化方式,进而运用粒子群算法对船舶全航程航速和燃料电池输出功率进行优化。[结果]仿真验证结果表明,相较于原航速和传统航速分段优化方法,航速与功率分配策略协同优化方法分别降低了3.85%和1.99%的氢气消耗。[结论]该方法有效提高了短程船舶航行能效,并改善了传统分段优化的航速阶梯分布缺陷问题,可为燃料电池船舶的推广应用提供参考。 展开更多
关键词 氢燃料电池船舶 航线划分 航速优化 动力-航行协同优化 粒子群算法
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基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法 被引量:1
11
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WOA的SOEC-锂离子电池混合储能系统容量优化配置方法
12
作者 武鑫 张李希 +3 位作者 胡超 黄博航 熊星宇 马志勇 《动力工程学报》 北大核心 2025年第9期1453-1462,共10页
建立了固体氧化物电解池(SOEC)和锂离子电池储能系统模型并分析了各自的瞬态响应特性,提出了SOEC系统的前馈模型预测控制方法。然后,基于连续变分模态分解和变分模态分解方法,结合鲸鱼优化算法(WOA),提出了SOEC-锂离子电池混合储能系统... 建立了固体氧化物电解池(SOEC)和锂离子电池储能系统模型并分析了各自的瞬态响应特性,提出了SOEC系统的前馈模型预测控制方法。然后,基于连续变分模态分解和变分模态分解方法,结合鲸鱼优化算法(WOA),提出了SOEC-锂离子电池混合储能系统容量优化配置方法。最后,根据某额定装机容量30 MW风电场实际输出功率数据,通过仿真验证所提出方法的有效性。结果表明:混合储能系统能够有效利用部分风能电解制氢,并实现了风电场-混合储能系统的联合输出功率达到并网标准和系统初始投资成本最低的目标;SOEC系统达到了设定的电解效率,且锂离子电池储能阵列处于健康状态。 展开更多
关键词 固体氧化物电解池 混合储能系统 鲸鱼优化算法 容量优化配置方法
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一种基于CSO-LSTM的新能源发电功率预测方法
13
作者 顾慧杰 方文崇 +3 位作者 周志烽 朱文 马光 李映辰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期747-757,共11页
随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预... 随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预测模型的超参数对模型的预测性能有着重要的影响,而目前大多数算法仍采用人工确定的方法为超参赋值;2)现有的预测模型难以高效地挖掘时序数据中的长期依赖关系,从而影响预测精度。针对上述问题,本文提出了一种基于CSO-LSTM(Competitive Swarm Optimizer-Long Short-Term Memory)的新能源发电功率预测方法,旨在利用一种两阶段的模型综合地提升预测性能。首先,在模型的第一阶段提出了一种基于竞争群优化的LSTM超参数优化算法,利用竞争群优化算法良好的探索能力和全局优化能力,实现预测模型超参数的自适应调整。然后,在模型的第二阶段设计了一种基于组合多门控机制的LSTM模型,该方法结合自注意力门控机制和组合多个门控网络用于挖掘新能源发电时序数据中的长期依赖关系,从而进一步地适应不同时间尺度下的新能源生成模式。最后,在2个真实数据集和1个仿真数据集上与4个先进的预测方法进行了对比实验,实验结果验证了提出的CSO-LSTM模型的有效性和执行效率。 展开更多
关键词 竞争群优化 长短期记忆神经网络 新能源发电功率预测 多尺度时序数据挖掘 参数优化
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基于PSO-NCMO算法的生产车间AGV电量管理研究
14
作者 杨玮 张子涵 +1 位作者 张晓楠 杨思瑶 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期232-239,I0101,I0102,共10页
为提高车间的生产效率,在不改变AGV数量的前提下应对生产车间产能需求的突然增加,提出一种通用的AGV自动充电任务模型。该模型以最小化AGV任务总执行时间为目标,对AGV充电任务序列的持续时间及地点进行决策。为求解该模型,提出一种融合... 为提高车间的生产效率,在不改变AGV数量的前提下应对生产车间产能需求的突然增加,提出一种通用的AGV自动充电任务模型。该模型以最小化AGV任务总执行时间为目标,对AGV充电任务序列的持续时间及地点进行决策。为求解该模型,提出一种融合粒子群算法和非线性约束多变量优化算法的启发式算法(PSO-NCMO),使用改进的粒子演化进化框架对模型进行优化求解。实验数据来源于某新能源企业电极片生产车间,选取车间内部三种任务规模的数据进行仿真实验。通过将工业基准法和所提出的PSO-NCMO算法的优化结果进行对比,结果表明:相对于工业基准,PSO-NCMO算法将包括充电在内的满负荷AGV工作任务总执行时间平均降低了23.55%,对于非满负荷的工作情况,算法能够主动引导AGV在任务空窗期前往充电站进行自动充电,且能够确保AGV在任务执行阶段维持电量安全阈值,避免由于电量不足导致任务中断。当改变AGV的初始电量和最低电量限制时,AGV均以尽可能少的剩余电量结束任务,这表明充电模型及算法有较强的电量管理效果,能够依据企业实际作业需求进行调整。 展开更多
关键词 自动导引车 电量管理 粒子群算法 自动充电
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输电网拓扑优化的MISOCP模型及邻域搜索加速求解方法 被引量:1
15
作者 李佩杰 玉君连 孙志媛 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期170-177,共8页
电力系统中引发潮流过载等安全问题的场景日益增多,拓扑优化可通过网络拓扑转换来消除潮流过载问题,但其复杂的模型转换逻辑与大规模整数变量的引入,显著增加了建模的复杂度和求解的难度。为此,文中提出一种考虑主接线拓扑转换的输电网... 电力系统中引发潮流过载等安全问题的场景日益增多,拓扑优化可通过网络拓扑转换来消除潮流过载问题,但其复杂的模型转换逻辑与大规模整数变量的引入,显著增加了建模的复杂度和求解的难度。为此,文中提出一种考虑主接线拓扑转换的输电网拓扑优化方法。首先,在通用变电站主接线拓扑转换模型的基础上,建立了混合整数二阶锥规划(MISOCP)的模型。该模型不仅可以考虑拓扑变换对有功潮流的影响,还可计及无功平衡和电压的约束,解决了以往基于直流潮流的拓扑优化模型消除有功过载时调控方式可能偏乐观甚至恶化电压指标的问题。此外,为高效求解所提模型,提出一种邻域搜索加速求解方法。最后,采用IEEE 14、IEEE 118和波兰2383节点系统进行仿真计算。结果表明,所提优化模型能够经济、有效地解决线路过载问题,所提求解方法能够提高所提模型的求解效率。 展开更多
关键词 拓扑转换 混合整数二阶锥规划 邻域搜索 拓扑优化
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基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略 被引量:1
16
作者 陈刚 刘旭阳 +1 位作者 李国雄 刘亚雄 《智慧电力》 北大核心 2025年第2期58-64,共7页
在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT... 在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT)控制策略。研究引入动态惯性权重、异步学习因子和自然选择机制,在分析寻优过程中对惯性权重和学习因子实时调整,并对群体进行自然选择操作以提高算法的全局寻优性能。仿真分析表明,所提算法在收敛速度和精度方面优势明显,且在追踪到最大功率点后的输出功率更平稳。 展开更多
关键词 光伏阵列 MPPT 动态部分遮阴 自然选择粒子群算法
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改进PSO-PH-RRT^(*)算法在智能车路径规划中的应用 被引量:2
17
作者 蒋启龙 许健 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-19,共8页
在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(... 在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(*))算法.该算法在基于均匀概率的快速拓展随机树(PHRRT^(*))算法的基础上,利用粒子群算法更新方向概率作为随机树节点的速度方向,从而改善了节点的位置更新策略,并将节点到目标向量的距离和轨迹平滑度作为粒子群算法的适应度函数.最后在多种障碍环境下进行仿真.结果表明,PSO-PH-RRT^(*)算法能大大减少迭代时间成本,同时改善路径长度和平滑度. 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 改进粒子群优化算法 目标向量 代价函数 适应度函数
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Soft-DDPG算法驱动的综合能源系统优化调度方法
18
作者 韩光洁 邹昕莹 +1 位作者 张帆 徐政伟 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2258-2265,共8页
近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(So... 近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(Soft Deep Deterministic Policy Gradient,Soft-DDPG)算法驱动的综合能源系统优化调度方法,以最小化调度周期内系统总运行成本为目标,建立设备运行综合能效评估模型,再采用Soft-DDPG算法对每个能源设备的能效调度动作进行优化控制.Soft-DDPG算法将softmax算子引入到动作值函数的计算中,有效降低了Q值高估问题.与此同时,该算法在动作选择策略中加入了随机噪声,提高了算法的学习效率.实验结果显示,本文所提出的方法解决了综合能源系统能效调度实时性差、精准度低的瓶颈问题,实现了系统的高效灵活调度,降低了系统的总运行成本. 展开更多
关键词 深度强化学习 优化调度 综合能源系统 soft DDPG
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基于PSO-ELM的不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分控制研究
19
作者 李自娟 李宜馨 +7 位作者 吕萱 赵海洋 孙朔 冯子贤 高杨 赵力源 呼守宇 陈娇娇 《中国烟草学报》 北大核心 2025年第3期60-69,共10页
【目的】控制不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分的品质,促进叶丝干燥过程的稳定及成品烟丝质量的提高。【方法】使用K-means聚类分析划分温湿度区间,利用统计分析对不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分进行品质区分,构建不同温湿度条件下... 【目的】控制不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分的品质,促进叶丝干燥过程的稳定及成品烟丝质量的提高。【方法】使用K-means聚类分析划分温湿度区间,利用统计分析对不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分进行品质区分,构建不同温湿度条件下叶丝干燥入口水分分类模型,并根据分类模型选取最佳工艺参数。【结果】(1)全年可分为4、5月为中温低湿,6、7、8月为高温高湿,9、10月为中温中湿,其它为低温中湿4个区间,且不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分存在显著差异;(2)不同温湿度区间下叶丝干燥入口水分离散化处理后分为劣品质(其它)、中等品质(水分偏低μ-1.5σ~μ-0.5σ)、高品质(μ-0.5σ~μ+0.5σ)和中等品质(水分偏高μ+0.5σ~μ+1.5σ)4个品质类别;(3)不同温湿度区间干燥入口水分分类模型PSO-ELM效果均优于GS-SVM和GS-RF,其各温湿度区间的准确率、精确度和召回率均在90%以上,F1分数均在0.90以上;(4)PSO-ELM模型选取出最大化高品质入口水分的工艺参数运用于实际生产后,不同温湿度条件下的叶丝干燥入口水分标准差均降低了40%~50%,高品质入口水分的占比显著增高,其中中温低湿和低温中湿区的占比分别增加了38.9%和60%。 展开更多
关键词 叶丝干燥 温湿度 粒子群 极限学习机
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基于KPCA-SO-KELM的抗蛇行减振器故障诊断
20
作者 岑潮宇 代亮成 +1 位作者 池茂儒 赵明花 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4551-4558,共8页
针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(com... 针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),提取分解后的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy, RCMDE)组成特征集;其次,用核主成分分析法(kernel principal component analysis, KPCA)对提取出的特征集进行降维;最后,将最优特征子集输入到蛇优化的核极限学习机(snake optimized kernel extreme learning machine, SO-KELM)中来诊断抗蛇行减振器故障类型。试验结果表明,经过核主成分分析法优选过后的多通道融合特征集能够准确反映抗蛇行减振器不同故障类型信号特征,实现了抗蛇行减振器的故障诊断,并将蛇优化核极限学习机与其他模型对比验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 蛇优化 核主成分分析
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