基于BWO-SVM的无损检测电涡流传感器温度补偿模型研究

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作者 郭炳辰 丁勇 +1 位作者 左锋 卢文科 《自动化仪表》 2025年第8期16-21,共6页

电涡流传感器广泛应用于铁道检测,但温度变化会导致灵敏度和零位漂移,进而影响传感器精度。为此,提出了一种基于黑寡妇优化(BWO)-支持向量机(SVM)的温度补偿模型。该模型通过对SVM核函数参数与惩罚因子进行全局优化,克服了传统模型易陷... 电涡流传感器广泛应用于铁道检测,但温度变化会导致灵敏度和零位漂移,进而影响传感器精度。为此,提出了一种基于黑寡妇优化(BWO)-支持向量机(SVM)的温度补偿模型。该模型通过对SVM核函数参数与惩罚因子进行全局优化,克服了传统模型易陷入局部最优的不足。通过二维标定试验获取不同温度下电涡流位移传感器数据,分别建立BWO-SVM、果蝇优化算法-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)和改进遗传算法优化反向传播(GA-BP)温度补偿模型并进行对比分析。试验结果表明,BWO-SVM温度补偿模型将传感器的灵敏度温度系数从1.58×10^(-2)/℃降至3.28×10^(-4)/℃、零位温度系数从1.54×10^(-2)/℃降至2.96×10^(-4)/℃。与FOA-LSSVM和GA-BP温度补偿模型相比,BWO-SVM温度补偿模型在复杂环境下表现出更强的稳健性和适应性。该研究不仅为铁道基础设施的健康监测与维护提供了一种有效的智能温度补偿模型,也为其他领域的非线性漂移补偿场景提供了可行思路。 展开更多

关键词 铁道无损检测 电涡流传感器 温度补偿 黑寡妇优化算法 支持向量机 非线性补偿

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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：6

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作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页

针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多

关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声

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增强型白鲸蝠鲼融合算法机械臂插值轨迹优化方法

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作者 高永新 刘俊毅 +1 位作者 汪洋 贾东 《电子学报》 北大核心 2025年第8期2915-2935,共21页

为克服传统白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)在3-5-3多项式插值机械臂轨迹优化中存在的路径长、时间耗费高及易陷入局部最优的问题,本文提出了一种增强型白鲸-蝠鲼融合优化算法(Enhanced Beluga Whale and manta ray fusion... 为克服传统白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)在3-5-3多项式插值机械臂轨迹优化中存在的路径长、时间耗费高及易陷入局部最优的问题,本文提出了一种增强型白鲸-蝠鲼融合优化算法(Enhanced Beluga Whale and manta ray fusion Optimization algorithm,EBWO).该算法以机械臂最优运动时间为目标,构建约束优化模型,并通过增广拉格朗日乘子法转化为无约束形式.首先,利用改进的对数非线性Halton混沌序列优化种群初始化,提高搜索多样性与质量;其次,设计多方向正余弦白鲸位置更新机制,增强开发阶段搜索能力;再次,在中期迭代阶段引入改进的蝠鲼旋风链式觅食策略,并结合Levy飞行机制构建新觅食因子,以强化局部开发与全局跳跃能力;最后,提出基于资源竞争耦合机制的自适应鲸落策略,并引入量子隧穿效应,以提升算法跳出局部最优的能力与收敛速度.实验结果表明:在3-5-3轨迹优化中,EBWO较于传统BWO将时间优化效果提升了8.69%,并且与未优化的轨迹相比,优化后的时间缩短了42.13%.这一结果验证了其在复杂优化任务时的有效性与实用性. 展开更多

关键词 白鲸优化算法(bwo) Halton混沌序列 多方向正余弦抢食白鲸 旋风链式觅食 量子隧穿 机械臂轨迹

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蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的白鲸优化算法 被引量：4

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作者 张莉 张小庆 +3 位作者 孙民民 李娜 宋一佳 曾竣哲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期96-110,共15页

针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡... 针对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)收敛速度慢、无法跳出局部最优位置的不足,提出了一种基于蝴蝶搜索与动态反向学习柯西变异的改进白鲸优化算法(MY beluga whale optimization,MYBWO)。引入非线性平衡因子,更好地平衡算法的全局勘探和局部开发能力;在全局勘探阶段引入蝴蝶搜索机制,丰富种群多样性,提高最优解的搜索概率;在局部开发阶段融合动态反向学习和柯西变异策略,在扩大种群搜索范围的同时增强算法跳出局部最优的能力。通过选取寻优特征各异的CEC2005和CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明:与选取的几种对比算法相比,MYBWO算法寻优精度更高,收敛更快,有效解决了算法易停滞于局部最优的不足。为了验证改进算法的实用性,将MYBWO算法应用于优化LightGBM模型,建立新的空气质量预测模型,实验结果证明该模型的预测精度和稳定性得到了稳步提升。 展开更多

关键词 白鲸优化算法(bwo) 蝴蝶算法 柯西变异 动态反向学习 轻量梯度提升机(LightGBM)

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基于白鲸优化算法的电动重型卡车热管理系统研究

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作者 谢渭博 魏胜利 +1 位作者 杨赠长 冉稳江 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1029-1041,共13页

为了探究电机余热回收对纯电动重卡低温制热性能的影响,设计一种可以实现电机余热回收的热管理系统,并构建对应的子系统Simulink模型进行仿真分析,在-10℃的环境温度下对所设计余热型系统架构与原有独立架构进行对比。结果表明:采用电... 为了探究电机余热回收对纯电动重卡低温制热性能的影响,设计一种可以实现电机余热回收的热管理系统,并构建对应的子系统Simulink模型进行仿真分析,在-10℃的环境温度下对所设计余热型系统架构与原有独立架构进行对比。结果表明:采用电机余热回收的方案在360 s时乘员舱达到目标温度,较原设计方案加热时间缩短了20.5%,且制热能效比(COP)整体提升,单个中国半挂牵引车列车行驶工况(CHTC-TT)驾驶循环可节省3.12%的电池荷电状态(SOC),电机电控回路水温整体较低。此外,通过对压缩机实施基于白鲸优化(BWO)算法的比例积分微分控制(PID)参数优化后,乘员舱升温至目标温度的时间缩短了4.10%,系统超调量仅为0.04℃,动态稳定性和抗扰特性均有所改善,同时压缩机转速更快衰减并稳定,系统制热能效比(COP)更高。所设计电机余热回收系统低温下可有效提升纯电动重卡能耗经济性与舒适性,基于BWO算法的PID参数优化进一步提升了温控响应速度与温控精度。 展开更多

关键词 纯电动重卡 余热回收 热管理系统 白鲸优化算法 压缩机

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基于优化VMD和BiGRU-Attention的动力煤价格预测

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作者 于淑超 邵必林 《煤炭经济研究》 2025年第7期29-37,共9页

鉴于煤炭价格序列非线性、非平稳性的特点,提出BWO-VMD-BiGRU-Attention动力煤价格组合预测模型。首先,结合皮尔逊相关系数与XGBoost算法筛选高关联性特征;其次,利用BWO算法优化VMD参数,将原始价格序列分解为多个平稳分量;然后,将特征... 鉴于煤炭价格序列非线性、非平稳性的特点,提出BWO-VMD-BiGRU-Attention动力煤价格组合预测模型。首先,结合皮尔逊相关系数与XGBoost算法筛选高关联性特征;其次,利用BWO算法优化VMD参数,将原始价格序列分解为多个平稳分量;然后,将特征与各分量输入BiGRUAttention模型进行预测;最后,叠加各分量预测值得到最终预测结果。经多个对比模型验证,该模型预测效果及精度更优,解释性与合理性良好,可有效提升动力煤价格预测精度预测效果。 展开更多

关键词 VMD算法 BiGRU-Attentionm模型 动力煤 价格预测 bwo算法 预测效果

原文传递

基于动态时间规整聚类的VMD-KELM光伏发电功率预测

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作者 贾伟 付鹏 +2 位作者 王正风 梁肖 雷杨 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第11期104-112,共9页

针对分布式光伏点多面广、布局分散导致发电功率随机性强、波动性大,且受局部地理与天气周期影响显著,短期预测精度不足的问题,提出了一种基于动态时间规整聚类的变分模态分解-核极限学习机(variational modal decomposition-kernel ext... 针对分布式光伏点多面广、布局分散导致发电功率随机性强、波动性大,且受局部地理与天气周期影响显著,短期预测精度不足的问题,提出了一种基于动态时间规整聚类的变分模态分解-核极限学习机(variational modal decomposition-kernel extreme learning machine,VMD-KELM)分布式光伏发电功率预测模型,并通过白鲸优化(beluga whale optimization,BWO)算法优化预测精度。首先,利用基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的Kmeans算法对历史发电数据进行时间序列聚类,识别不同气象条件下的区域特征;其次,通过VMD分解处理后的数据,有效克服高波动性、边界效应及模态混叠问题,提升序列平稳性;最后,构建核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)预测模型,并运用BWO算法优化其关键参数提高模型精度与收敛速度,通过某分布式光伏电站的实测数据验证所提模型的有效性。结果表明,该模型在不同气象条件下均能提供高精度的预测结果,有力地支撑了电力系统的稳定运行,同时促进了光伏消纳能力的提升。 展开更多

关键词 分布式光伏 功率预测 bwo算法 VMD-KELM DTW-Kmeans算法

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基于白鲸优化算法和随机森林的轴承特征选择和故障分类

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作者 代涛 朱静 +3 位作者 肖凯文 曹明 韩剑 李双林 《工业控制计算机》 2025年第6期43-45,48,共4页

针对风电机组传动系统滚动轴承在故障诊断中容易受到冗余特征的影响,从而导致故障诊断的准确率和效率不高的问题。提出了一种基于白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization)和随机森林算法(Random Forest)的轴承特征选择和故障诊断方法... 针对风电机组传动系统滚动轴承在故障诊断中容易受到冗余特征的影响,从而导致故障诊断的准确率和效率不高的问题。提出了一种基于白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization)和随机森林算法(Random Forest)的轴承特征选择和故障诊断方法。该方法首先通过时、频域分析提取了与滚动轴承故障相关的20个特征数据,然后对特征进行包括归一化处理和特征集划分在内的特征处理;接着以BWO算法的适应度为评价参数,利用BWO算法的路径选择能力寻求最优特征子集;最后通过测试验证所选的特征子集对于RF分类准确率的优化效果。试验结果表明,均方根、绝对均值、裕度因子和峭度系数这四个特征参数作为RF分类器的输入数据时可以达到95.06%的分类准确率;此方法在大幅度减少特征数量的同时,提高了轴承的故障诊断准确率。 展开更多

关键词 特征选择 故障诊断 bwo算法 RF算法

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基于反向学习BWO算法的集装箱港口泊位分配优化方法

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作者 李明伟 李庆勇 +1 位作者 杨中仪 李向阳 《中国航海》 2025年第4期84-92,共9页

随着全球航运的快速发展,港口货运量与日俱增,船舶拥堵、延误现象逐渐严重,港口的运行也受到了严重的制约,因此本文针对当前港口货运量激增、船舶拥堵、污染加重的问题,提出了一种以船舶实际在港时间与期望在港时间差值最小、运营成本... 随着全球航运的快速发展,港口货运量与日俱增,船舶拥堵、延误现象逐渐严重,港口的运行也受到了严重的制约,因此本文针对当前港口货运量激增、船舶拥堵、污染加重的问题,提出了一种以船舶实际在港时间与期望在港时间差值最小、运营成本和污染排放最低为目标函数,以时间、空间、机械设备等限制为约束条件的港口调度规划(TB&P)模型;为了求解TB&P模型,对基础白鲸算法(BWO)提出改进,设计一种反向学习白鲸算法(OBWO)对TB&P模型进行求解;通过港口实例数据验证优化模型和改进算法的可行性与优越性。验证结果表明,建立的模型相较于传统模型,能够降低船舶的延误程度30%以上,同时减少港口内水域的污染;提出的求解算法与本文选取的算法相比,求解精度提高40%以上。 展开更多

关键词 港口调度 多目标优化 bwo算法 反向学习

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基于黑寡妇算法的特征选择方法研究 被引量：12

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作者 李郅琴 杜建强 +4 位作者 聂斌 熊旺平 徐国良 罗计根 李冰涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期147-156,共10页

特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二... 特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、“或门”策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖调控黑寡妇特征选择算法(procreation controlled black widow optimization feature selection algorithm,PCBWOFS),从特征空间中搜索有效特征子集。在多个分类、回归公共数据集上验证新方法,实验结果表明,相较其他对比方法(全集、AMB、SFS、SFFS、FSFOA),BWOFS和PCBWOFS能找到预测精度更高的特征子集,可提供有竞争力、有前景的结果,而且与BWOFS相比,PCBWOFS计算量更小,性能更好。 展开更多

关键词 特征选择 黑寡妇算法(bwo) 黑寡妇特征选择算法(bwoFS) 生殖调控黑寡妇特征选择算法(PCbwoFS)

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基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法 被引量：21

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作者 王亚辉 张虎晨 +2 位作者 王学兵 胡继明 李娅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期729-735,共7页

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的... 针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。 展开更多

关键词 白鲸优化算法 水波算法 混沌映射 反向学习 算法改进

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计及需求响应和氢-蓄储能的多微网光-荷-储多目标优化调度

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作者 何玉灵 段正茂 +4 位作者 孙凯 吴学伟 高宁 朱晓光 郇嘉嘉 《科学技术与工程》 2025年第36期15548-15561,共14页

为实现多微网光-荷-储功率优化调度,构建了含补偿氢储能系统的多微网多目标优化调度模型。首先考虑功率平衡、蓄电池及氢储能系统出力等约束,然后以多微网的经济性、环保性和稳定性综合最优为目标函数,构建了包含光伏、氢-蓄储能和负荷... 为实现多微网光-荷-储功率优化调度,构建了含补偿氢储能系统的多微网多目标优化调度模型。首先考虑功率平衡、蓄电池及氢储能系统出力等约束,然后以多微网的经济性、环保性和稳定性综合最优为目标函数,构建了包含光伏、氢-蓄储能和负荷的多微网多目标优化调度模型。然后,基于黑寡妇优化(black widow optimization,BWO)算法求解了3个典型光-荷-储场景下的多目标优化调度模型,并解析了目标权重对多微网调度结果的影响。算例分析验证了所提模型的有效性和优越性,结果表明:合理的需求响应和氢-蓄储能互补可以平抑功率波动和降低多微网运行成本;同时,基于所提模型生成的多目标优化调度方案较单目标优化方案更符合实际场景需求。 展开更多

关键词 多微网 多目标优化 氢-蓄储能 需求响应 黑寡妇优化(bwo)算法

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