基于特高频局放技术与CG-BP算法的GIS绝缘故障类型识别方法

针对封闭式气体绝缘开关装置(Gas Insulated Switch Gear,GIS)由于生产、运输安装和运行环境等因素,引发的局部放电(Partial discharge,PD)现象而造成的绝缘故障类型问题,提出一种基于特高频(UHF)局放技术与CG-BP算法的GIS绝缘故障类型识别方法。首先,对GIS内的PD产生...     

基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法全局探索能力不足、收敛精度低、速度慢等问题,提出一种基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法.首先,使用Tent混沌映射和非线性参数,使种群的分布更均匀,并且协调了鲸鱼优化算法的探索与开发能力;其次,考虑算法适应度在寻优中的重要作用,提出限制适应度控制和高斯检测机制;最后,结合哈里斯鹰优化算法的围攻机制,提升鲸鱼优化算法的全局探索和局部寻优的能力.将改进的算法与多种算法在13个可变维基准函数上进行仿真测试,结果表明,基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法,在拥有较好鲁棒性和稳定性的同时,能够保证收敛精度与速度.     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

GIS设备局部放电特高频信号线性判别分析识别研究

局部放电测量是监测绝缘系统缺陷的典型非破坏性实验方法,提出了一种基于局部放电特高频(UHF)信号的多尺度特征提取能量参数和线性判别分析的识别方法,设计了4种绝缘缺陷模型模拟气体绝缘开关(GIS)设备局部放电现象。对局部放电UHF信号进行小波包多尺度变换,提取出UHF信号的16维能量参数;又对局部放电UHF信号进行了线性判别分析的设计,在局部放电信号特征量中随机选取30组进行10次采样;对其训练分类器的UHF局部放电信号进行模式识别,得到10个相关结果;试验获得最终的30组训练样本正确率平均值较高。研究结果表明线性判别分类器能够有效地将4种局部放电模型分开。     

融合单纯形法和个体记忆的鲸鱼算法及工程应用

针对传统鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢、易获局部最优的不足,提出基于单纯形法和融入个体记忆的改进鲸鱼优化算法。引入非线性收敛因子调整机制,使收敛因子呈现不同递减速率,前期注重全局搜索,后期注重精细开发,协调搜索与开发的平滑转换;引入单纯形法增强种群局部搜索能力,提升寻优收敛速度;融合个体记忆和种群最优解改善位置更新,协调个体与种群的信息交流和个体记忆对算法的搜索和寻优能力。基准函数寻优测试结果表明,该算法可以有效提升收敛速度和寻优精度,避免局部最优解。将改进算法应用于拉伸弹簧设计这类典型工程设计问题,验证了算法的可行性。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模

提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。     

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测.     

基于改进GRU神经网络的综合能源管控系统优化研究

针对目前综合能源管控系统能耗预测的精度需求,提出一种基于改进GRU神经网络的预测优化方案。首先,考虑到GRU神经网络预测模型中超参数选取的速率直接影响着预测模型的精确度,提出采用鲸鱼优化算法对超参数进行寻优;然后将WOA算法寻优得到的超参数对GRU神经网络进行设置,再利用超参数优化后的GRU神经网络对综合能源负荷进行预测;最后将本算法和传统GRU预测模型及BP神经网络预测模型通过评价指标MAE、MPAE、RMSE进行对比。结果表明,本优化方案平均绝对误差百分比为1.79%,而传统GRU预测模型和BP预测模型的平均绝对误差百分比为3.06%、4.45%。由此得出,采用鲸鱼优化算法对GRU神经网络的改进,使得GRU预测模型更加精准和稳定。     

改进鲸鱼算法及其在浅层神经网络搜索中的权值阈值优化

为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法作为浅层BP神经网络结构搜索策略,构建基于浅层BP神经网络的最优网络结构的权值阈值搜索优化方法.数值实验结果表明,改进的鲸鱼优化算法不仅在求解不同维复杂函数上具有良好的寻优性能,而且通过改进鲸鱼优化算法搜索得到的最优浅层BP神经网络结构在回归任务中具有更好的预测精度和泛化性能.     

小波包滤波在齿轮故障诊断中的应用

为快速准确地判断齿轮故障的类型,提出了小波包滤波和神经网络相结合进行齿轮故障分类的方法。介绍了小波包去噪的原理和神经网络的设计方法,对阈值算法和神经网络优化算法作了改进,得到了不含噪声的信号和准确的故障分类方法。仿真结果表明,基于小波包滤波的神经网络方法具有更高的准确性和稳定性,可以满足工业故障诊断的要求。     

基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是：动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93％以上。     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

基于特高频和CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障诊断方法

随着高压电缆的加速发展和老化,由局部放电(partial discharge, PD)引起的故障问题亟须解决。为此,提出了一种基于特高频(UHF)局放技术与CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障在线智能诊断方法。首先,对高压电缆的PD产生机理,以及UHF局放技术的实现过程进行描述。其次,利用巴特沃斯(Butterworth)对PD信号进行高通滤波,采用小波变换对信号进行去噪,IPLR算法对PD信号进行降维处理,进而实现特征量的准确提取。最后,建立由CNN-LSTM-Attention算法构成的智能诊断模型。模型中卷积层(CNN)提取轮廓特征,长短期记忆层(LSTM)提取信号时序特征,注意力层(Attention)学习信号重要时序部分。通过实际数据仿真表明：相比传统神经网络方法,CNN-LSTM-Attention神经网络检测方法能够准确识别高采样率的异常放电信号特征,且故障识别准确率明显提高。     

一种异步电动机故障诊断新方法

针对基于RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法存在参数确定较困难的问题,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法。首先采用小波变换对异步电动机运行状态信号进行消噪处理,然后采用主元分析法与小波包分析法相结合方式提取消噪后的异步电动机运行状态信号特征,最后采用差分进化算法优化后的RBF神经网络对异步电动机运行状态信号特征进行诊断。实验结果表明,与未优化的RBF神经网络相比,采用差分进化算法优化后的RBF神经网络可有效识别出异步电动机故障。     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)的故障分类方法.首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原始信号进行分解,使用中心频率法解决VMD中分解参数K值的选取问题;其次,计算每个IMF分量的多尺度排列熵值,提取信号故障特征;再次,针对鲸鱼算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢和精度低的问题,引入冯诺依曼拓扑结构和自适应权重进行改进,可以适当地调整全局搜索能力和局部搜索能力之间的平衡;最后,采用改进后的鲸鱼算法优化LSSVM核函数的参数和惩罚因子,建立滚动轴承故障诊断模型,并利用美国凯斯西储大学提供的轴承数据集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法的故障分类性能更好,准确率更高.     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

基于遗传算法的云小波寻优

针对定性概念与定量表示之间不确定性转化的模糊性和随机性问题,并为避免小波网络陷入局部极小、过拟合现象,将云模型、遗传算法和小波神经网络相结合,不但解决了定性定量之间的完好转换,而且通过遗传算法的全局优化搜索得到了网络的最优参数。仿真实验验证了这种新方法对于空气增压机故障诊断的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的新型小波神经网研究

本文提出了改进的粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）的新型BP 小波 神经网络,并且对非线性辨识问题进行了仿真实验．实验结果表明,基于改进的粒子群优化算法的BP 小波网 络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力,而且具有粒子群优化算法全局快速寻 优的特点．与简单的粒子群优化算法相比,该方法在收敛性和稳定性方面都有了较明显的提高,验证了它的 合理性和有效性．