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大数据驱动的绿色智能制造模式及实现技术 被引量：16
1
作者 王婷 廖斌 杨承诚 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期64-73,共10页
为实现生产制造过程智能化与绿色制造的有效整合,在运用系统工程理论分析智能制造和绿色制造协同互补性的基础上,提出一种大数据驱动的绿色智能制造新模式。以产品生命周期为主线,从数据驱动的产品绿色定制化研发、基于数字孪生的主动... 为实现生产制造过程智能化与绿色制造的有效整合,在运用系统工程理论分析智能制造和绿色制造协同互补性的基础上,提出一种大数据驱动的绿色智能制造新模式。以产品生命周期为主线,从数据驱动的产品绿色定制化研发、基于数字孪生的主动资源配置调度、面向服务的先验维护策略、考虑资源循环的产品回收及再制造流程4个方面阐明了新模式的具体实现思路。最后,结合业务流程再造思想及物元可拓法探讨了传统制造模式向文中所提新模式转型的实施方案与关键技术,并以一个应用案例,验证了该运行模式的可行性与有效性。 展开更多
关键词 绿色制造 数据驱动 制造模式 服务框架 实施方案设计
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基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测 被引量：7
2
作者 罗潇远 刘杰 +3 位作者 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期652-660,共9页
为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较... 为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较强的原始功率数据分解为较为稳定的子序列。其次,使用改进鱼鹰优化算法对长短期记忆网络的隐藏单元数目、训练周期、初始学习率3个参数进行寻优。最后,使用长短期记忆网络对各子序列预测,将各子序列预测值叠加起来得到最终结果。通过风电场实测数据仿真分析,相比于普通长短期记忆网络模型的预测结果,所提模型的均方根误差下降了62.5%、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别下降了61.1%和55.9%,预测精度也高于其他4种组合预测模型,表明该模型成功提高了超短期风电功率的预测精度。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法
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基于YOLO V4-TLite的移动端君子兰病虫害检测方法 被引量：1
3
作者 宋芝文 李伟 +3 位作者 谭伟 覃涛 刘杰 杨靖 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期175-181,共7页
针对大棚和园林环境识别君子兰病虫害存在实时性差、检测精度低、过度依赖高算力和硬件功耗高等问题,提出一种面向移动端执行的YOLO V4-TLite君子兰病虫害检测方法。首先,以YOLO V4-Tiny为基础,使用低成本的部分卷积代替主干网络中的传... 针对大棚和园林环境识别君子兰病虫害存在实时性差、检测精度低、过度依赖高算力和硬件功耗高等问题,提出一种面向移动端执行的YOLO V4-TLite君子兰病虫害检测方法。首先,以YOLO V4-Tiny为基础,使用低成本的部分卷积代替主干网络中的传统卷积。其次,使用逆残差网络结构,形成轻量化主干网络。再次,使用通道融合采样层机制,提升网络的鲁棒性和准确性。最后,将改进模型迁移部署在ROCK 5B移动端上,并针对君子兰3种典型病虫害叶枯病、黄斑病和介壳虫进行试验。试验结果表明,该改进模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为78.5%,内存占用量仅为4.8MB,浮点数运算量(floating point operations,FLOPs)为1.3 G,最大卷积计算的随机存储器(random access memory,RAM)储存为1 MB;桌面端单张检测速度为0.005 s,功耗为70 W;在移动端,CPU单张检测速度为0.239 s,功耗为10 W,NPU单张检测速度为0.018 s,功耗为7 W。YOLO V4-TLite模型在低资源和低功耗的移动端进行君子兰病虫害检测,其相比于现有主流YOLO系列模型具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 君子兰 病虫害 YOLO V4-Tiny 轻量化 移动端部署
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最佳运维时间窗的海上风电场维护优化策略
4
作者 屈冲 闫建国 +2 位作者 覃涛 刘影 杨靖 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期141-150,共10页
针对海上风电场维护任务精准调度的需求,利用三参数威布尔分布模型计算风电机组关键零部件的可靠度函数,以确定其最佳维护时间窗,并采用混合策略的离散灰狼算法(HGWO)进行运维方案的优化。首先,考虑过度维修和维修不足的运维时间窗违规... 针对海上风电场维护任务精准调度的需求,利用三参数威布尔分布模型计算风电机组关键零部件的可靠度函数,以确定其最佳维护时间窗,并采用混合策略的离散灰狼算法(HGWO)进行运维方案的优化。首先,考虑过度维修和维修不足的运维时间窗违规次数,建立包含时间窗违规惩罚成本的海上风电机组运维方案优化模型;其次,基于HGWO求解最小化运维成本的问题。最后,以某海上风电场实际运维案例数据对模型算法进行验证,并与遗传算法等其他传统方法进行比较,实验结果表明HGWO在求解时间窗约束下的海上风电维护方案优化问题具有收敛速度快、寻优效率高的优势,相比于遗传算法等传统算法在求解该问题时表现出更强的全局搜索能力,验证了所提方法的有效性和经济性。 展开更多
关键词 海上风电 维护计划 威布尔分布 离散灰狼算法 运维时间窗
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求解工程约束问题的新型智能优化算法及展望 被引量：7
5
作者 张孟健 王德光 +1 位作者 汪敏 杨靖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期534-541,共8页
为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约... 为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景,选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法:哈里斯鹰优化(HHO)算法、平衡优化(EO)算法、海洋捕食者算法(MPA)、政治优化(PO)算法、黏液霉菌算法(SMA)和堆阵优化(HBO)算法,对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析。首先,对6种优化算法的基本原理进行介绍;然后,用6种优化算法对10个基准测试函数进行寻优测试;接着,将6种优化算法用于求解3种带约束的工程优化问题。实验结果表明,对于单峰和多峰测试函数的寻优,PO的收敛精度最佳,能够多次达到理论最优值0,且收敛速度较快;对于求解工程约束问题,EO和MPA较好,因为的标准差的数量级较小,且寻优速度较快,稳定性高。最后,分析了6种优化算法的改进方法及其发展潜力。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 平衡优化算法 海洋捕食者算法 政治优化算法 黏液霉菌算法 堆阵优化算法 工程约束问题
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多策略改进的猎人猎物优化算法 被引量：3
6
作者 王坤 刘杰 +3 位作者 李伟 谭伟 覃涛 杨靖 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1875-1887,共13页
针对猎人猎物优化算法HPO存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进的猎人猎物优化算法IHPO。首先,利用佳点集初始化种群,增强种群的多样性;其次,引入非线性控制参数策略优化搜索与开发平衡参数,调整全局搜索和局部搜... 针对猎人猎物优化算法HPO存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进的猎人猎物优化算法IHPO。首先,利用佳点集初始化种群,增强种群的多样性;其次,引入非线性控制参数策略优化搜索与开发平衡参数,调整全局搜索和局部搜索权重,提高收敛速度;然后,引入莱维飞行策略和贪婪策略更新猎人位置,让种群跳出局部最优,再引入黄金正弦策略更新猎物位置,提升IHPO的局部开发能力。将IHPO和另外6种智能算法在测试函数集上进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验,检验结果表明IHPO有较好的寻优能力和收敛速度;将IHPO运用于2个实际工程优化问题的求解,仿真结果表明IHPO在解决工程优化问题有较好的适用性和求解稳定性。 展开更多
关键词 猎人猎物优化算法 佳点集 非线性搜索与开发平衡参数 莱维飞行策略 贪婪策略 黄金正弦策略
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改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略 被引量：11
7
作者 张浩 覃涛 +2 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期47-59,共13页
针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌... 针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点部署 多目标优化 蚁狮算法 Pareto原则
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基于连续跳数的DV-Hop改进定位算法 被引量：9
8
作者 张航 龙道银 +2 位作者 覃涛 王霄 杨靖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2388-2393,共6页
针对无线传感器网络中经典DV-Hop算法的离散跳数值对定位精度影响较大这一问题,提出一种基于连续跳数的DV-Hop改进定位算法.首先,在跳数值计算阶段,引入Ochiai系数来逼近相邻节点间的通信重叠面积,并采用泰勒公式简化现有的连续跳数模型... 针对无线传感器网络中经典DV-Hop算法的离散跳数值对定位精度影响较大这一问题,提出一种基于连续跳数的DV-Hop改进定位算法.首先,在跳数值计算阶段,引入Ochiai系数来逼近相邻节点间的通信重叠面积,并采用泰勒公式简化现有的连续跳数模型,进而将信标节点与未知节点、未知节点与未知节点间的跳数连续化;其次,在平均单跳距离估算上引入最小均方误差准则进行优化;最后,在节点位置估计阶段采用粒子群优化算法以提高定位精度.仿真结果表明,改进算法能降低现有连续DV-Hop算法的时间复杂度,提高测距精度和定位精度. 展开更多
关键词 无线传感器网络 DV-HOP 连续跳数 节点定位 粒子群算法
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TGBA优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断 被引量：3
9
作者 余玲珍 覃涛 +2 位作者 龙道银 王霄 杨靖 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第12期140-148,共9页
针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了一种基于TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故... 针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了一种基于TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断方法(TGBA-KELM)。首先,建立光伏阵列故障仿真模型,提取光伏阵列故障特征参数;其次,引入Tent映射和高斯扰动策略对蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行改进,增加种群多样性,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力;再次,利用改进后的蝙蝠算法优化KELM的正则化系数和核函数参数,建立最优的故障诊断模型;最后,采用光伏阵列硬件实验平台收集的故障数据验证了TGBA-KELM算法的准确性和有效性,并与ELM(Extreme Learning Machine,ELM)、KELM、BA-KELM、TGBA-ELM、BP(back prop-agation)算法对比,实验结果表明,TGBA-KELM具有更高的故障诊断准确率,可用于光伏阵列故障诊断。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障特征提取 核极限学习机 蝙蝠算法 故障诊断
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考虑多时间因素的绿色柔性作业车间动态调度 被引量：7
10
作者 卫少鹏 王婷 周彤 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第1期164-168,共5页
针对质检扰动引起的完工时间延迟和机床能耗高的问题,对绿色柔性作业车间动态调度进行研究。从考虑调整时间和质检时间的视角建立节能调度模型,采用加权归一的方式将多目标合并,利用改进的头脑风暴算法进行求解,在编码环节引进了转换机... 针对质检扰动引起的完工时间延迟和机床能耗高的问题,对绿色柔性作业车间动态调度进行研究。从考虑调整时间和质检时间的视角建立节能调度模型,采用加权归一的方式将多目标合并,利用改进的头脑风暴算法进行求解,在编码环节引进了转换机制和多层编码策略,优化了机器选择和工序排序问题。通过Matlab仿真软件对算例进行测试,研究结果表明:合理的重调度方案可将质检扰动对原始调度的影响控制在一定范围内,保证了生产的稳定性;企业可调整目标函数的权重系数,在保障交付期的前提下,尽可能降低能耗,有利于企业推行可持续发展战略。 展开更多
关键词 质检扰动 调整时间 绿色动态调度 头脑风暴算法
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