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基于改进粒子群优化算法(IPSO)控制在大型水电机组调速系统中的研究
1
作者 齐妍杰 郭长卿 +1 位作者 刘益伟 张自学 《电器工业》 2026年第1期21-25,共5页
针对大型水电机组调速系统在负荷扰动与工况变化下,传统PID控制器存在超调大、响应迟缓及鲁棒性差等问题,本文提出一种IPSO算法,优化效率较传统PSO提升约30%。仿真结果表明:在10%负荷突变工况下,系统超调量由15.8%降至8.3%,调节时间由12... 针对大型水电机组调速系统在负荷扰动与工况变化下,传统PID控制器存在超调大、响应迟缓及鲁棒性差等问题,本文提出一种IPSO算法,优化效率较传统PSO提升约30%。仿真结果表明:在10%负荷突变工况下,系统超调量由15.8%降至8.3%,调节时间由12.5s缩短至7.4s,稳态频率误差控制在±0.005Hz以内;在±5%水头波动工况下,频率波动幅度小于±0.01Hz,控制能量消耗降低18.6%。鲁棒性验证结果显示,在±20%初始参数偏差及外部噪声扰动下,最大频率偏差仍维持在±0.02Hz以内。结果表明,该控制策略显著提升了复杂运行工况下的动态响应性能与鲁棒性,为大型水电机组智能调速系统提供了有效的优化控制方案。 展开更多
关键词 PID算法 粒子群优化算法(ipso) MATLAB仿真 超调量
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基于IPSO-VMD联合小波阈值的超低空磁异常信号去噪方法
2
作者 杨帆 徐春雨 李肃义 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期204-211,共8页
变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)... 变分模态分解(VMD)方法在超低空磁异常信号去噪中具有较好的模态分解效果,然而在实际探测中需要依赖人工设定惩罚因子和模态分解参数,且磁异常信号微弱、环境噪声复杂。针对上述问题,提出了一种改进的粒子群优化变分模态分解(IPSO-VMD)联合小波阈值的去噪方法。首先,通过引入自适应惯性权重和学习因子策略,利用排列熵作为自适应函数,实现了对上述参数自适应。之后,采用最优参数组合对信号进行分解,并对异常分量应用小波阈值去噪处理。最终,将信号重构并获得去噪后的信号。仿真实验结果表明,该方法相比其他方法将信噪比提升了约9.44 dB,相关系数达到约0.74,获得了良好的去噪效果。通过野外实验表明,去噪后的实测信号磁异常位置明显,有效降低了环境噪声对信号的干扰,显示出在野外超低空磁目标勘探中的应用潜力。 展开更多
关键词 超低空磁异常探测 改进粒子群优化(ipso) 变分模态分解(VMD) 参数自适应 小波阈值
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基于IPSO-BPNN的超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度预测
3
作者 武芳竹 刘炳宏 +2 位作者 李雨亭 李浩然 胡为 《机械工程师》 2025年第1期32-34,40,共4页
利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑... 利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑结构的2024-T4铝合金超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度的IPSO-BPNN预测模型。结果表明,优化后的IPSO-BPNN模型具有较高的预测精度和收敛速度,相对预测误差为1.01%。 展开更多
关键词 径向增材搅拌摩擦修复 2024-T4铝合金 ipso-BPNN预测模型 抗拉强度
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基于IPSO⁃BP的消防通信指挥系统效能评价
4
作者 于振江 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期1-7,共7页
为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过... 为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过改进粒子群优化(IPSO)算法优化参数,提出基于IPSO-BP的系统效能评价方法;采用专家打分与层次分析法(AHP)结合的方式获取样本数据,经主成分分析(PCA)方法降维后,分别基于BP神经网络、PSO-BP神经网络、IPSO-BP神经网络这3个模型开展仿真对比。结果表明:IPSO-BP神经网络模型的收敛速度最快,其均方误差相比于BP神经网络模型降低了75.71%,相较于PSO-BP神经网络模型降低了45.96%,为三者中的最小值;IPSO-BP模型能够合理精准地评价支队级消防通信指挥系统效能,具有一定的普适性。 展开更多
关键词 消防通信指挥系统 效能评价 反向传播(BP)神经网络 改进粒子群优化(ipso) 指标体系
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液压拉床双缸IPSO-PID伺服同步驱动控制研究 被引量：10
5
作者 倪敬 邵斌 +1 位作者 蒙臻 陈国金 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1494-1500,共7页
针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经... 针对单缸驱动液压拉床存在刀架溜板同步性能较低的问题,设计了双缸电液伺服同步驱动系统,在分析刀架溜板拉削运动特性的基础上建立了系统的非线性模型;根据系统跟踪性能和同步性能指标要求,引入改进型粒子群优化算法(IPSO),提出了类似经典PID控制器结构的IPSO-PID伺服同步控制策略。在液压拉床上的实际应用结果表明,该控制策略比常规PID同步控制策略具有更好的跟踪性能和同步驱动性能,可以较好地解决双缸液压拉床的同步驱动问题。 展开更多
关键词 改进型粒子群优化算法(ipso) ipso-PID同步控制 双缸液压拉床 电液伺服控制
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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量：3
6
作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(ipso)-向后传播(BP)算法 粒子群优化(ipso)机制
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基于CEEMDAN-IPSO-KELM模型的BDS卫星钟差预报
7
作者 边奇海 张莎薇 +2 位作者 雷荣智 刘子巍 刘敏 《地理空间信息》 2025年第3期13-17,共5页
针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列... 针对BDS卫星钟差数据呈非线性特征、难以准确预报的问题,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法和核极限学习机(KELM)算法的优势,构建了组合钟差预报模型。首先充分利用CEEMDAN算法的信号分解能力自适应分解非平稳性钟差序列,并重构分解结果得到新的钟差序列;再利用改进粒子群优化(IPSO)算法优化KELM的核参数与正则化参数;最后重构不同钟差序列的预报结果,得到最终钟差预报结果。利用iGMAS提供的BDS钟差数据进行短期预报实验,结果表明该组合预报模型的单天和多天钟差预报精度均明显优于对比模型,丰富了现有BDS卫星钟差预报模型。 展开更多
关键词 BDS 钟差预报 CEEMDAN ipso算法 KELM
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基于IPSO-BP神经网络算法的微高压氧舱氧气浓度控制研究
8
作者 姬鹏飞 王晓芬 金远远 《船电技术》 2025年第1期1-4,共4页
针对目前微高压氧舱内氧气浓度控制效果不佳、自动化程度不高等问题,本文在分析了微高压氧舱供氧系统工作原理的基础上,对舱内氧气浓度控制过程进行建模,并使用IPSO-BP神经网络PID控制算法对氧气浓度进行优化控制。仿真结果表明,与BP神... 针对目前微高压氧舱内氧气浓度控制效果不佳、自动化程度不高等问题,本文在分析了微高压氧舱供氧系统工作原理的基础上,对舱内氧气浓度控制过程进行建模,并使用IPSO-BP神经网络PID控制算法对氧气浓度进行优化控制。仿真结果表明,与BP神经网络PID算法、PSO-BP神经网络PID算法相比,IPSO-BP神经网络PID算法有效结合了IPSO全局搜索最优和BP神经网络非线性映射等优点,控制效果快速、准确,且具有较好的抗干扰能力,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 ipso BP神经网络 氧气浓度控制
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基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法
9
作者 胡程平 车远宏 何国羽 《电工技术》 2025年第11期111-113,117,共4页
常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范... 常规的输电线路分段线损自适应检测节点部署方式多为单向结构,自适应检测范围较小,导致最终的自适应检测绝对误差高。为此,提出基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损自适应检测方法,根据当前的测试需求,采用多目标的方式,扩大线损检测范围,并部署自适应多目标检测节点,进行线损异常特征提取。基于此,构建基于IPSO-SVM算法的输电线路分段线损检测模型,采用二次核验的方式来完成最终线损检测。测试结果表明,对比传统梯度算法输电线路分段线损检测组、传统负荷分类输电线路分段线损检测组,所设计的IPSO-SVM算法输电线路分段线损自适应检测组的自适应检测绝对误差比较低,说明结合IPSO-SVM算法设计的输电线路分段线损自适应检测方法更加高效,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ipso-SVM算法 输电线路 分段线损 自适应检测 线路整合
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基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化
10
作者 信振东 《自动化应用》 2025年第22期66-70,共5页
鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工... 鉴于目前叠膜复合线人工控制偏差过大的问题,提出基于LightGBM-IPSO算法的复合线工艺参数优化方法。首先,分别从裁膜、拉膜、叠膜的核心工艺流程入手,将轴1—轴5的运行速度作为主要影响膜料间隙大小的参数;然后,利用LightGBM算法建立工艺参数与主线速度的预测模型;最后,将适应度叠加惩罚函数迭代寻优法加入到改进粒子群优化(IPSO)算法中,以求得最优参数组合。经过现场生产验证,优化后的膜料间隙偏差<0.02 mm,能够达到叠膜质量的要求,验证了所提方法的工程适用性。 展开更多
关键词 LightGBM-ipso算法 叠膜复合线 工艺参数优化 主线速度预测
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IPSO-Stacking双驱动集成学习自适应模型的致密砂岩储层渗透率预测
11
作者 陈雪菲 辛显康 喻高明 《石油物探》 北大核心 2025年第5期946-956,共11页
传统的致密砂岩储层渗透率预测通常采用物理模型与拟合模型,物理模型难以获取精准的物理参数,纯数据驱动的拟合模型对非均质性较强的储层渗透率的预测准确性较差。为此,从耦合物理模型和机器学习拟合模型入手,首先引入Stacking集成学习... 传统的致密砂岩储层渗透率预测通常采用物理模型与拟合模型,物理模型难以获取精准的物理参数,纯数据驱动的拟合模型对非均质性较强的储层渗透率的预测准确性较差。为此,从耦合物理模型和机器学习拟合模型入手,首先引入Stacking集成学习模型预测储层流动单元指数(FZI),并结合Kozeny-Carman模型以及离散岩石类型(DRT)对储层进行划分,然后使用改进的粒子群优化(IPSO)算法对物理模型和机器学习拟合模型的参数同步进行动态优化,得到IPSO-Stacking双驱动集成学习自适应模型(简称IPSO-Stacking模型),利用江汉WG油田的测井数据测试IPSO-Stacking模型对致密砂岩储层的渗透率预测的能力。试验结果表明:利用由耦合物理模型与机器学习拟合模型得到的IPSO-Stacking模型预测的FZI准确度达到98%,预测的渗透率准确度为93%,证明了IPSO-Stacking模型较强的预测能力;IPSO算法较传统元启发式优化算法能更有效地调整物理模型和机器学习模型的参数;利用IPSO算法进行迭代,得到的DRT经验系数更具适应性。IPSO-Stacking模型通过物理与数据驱动的协同优化,实现了致密砂岩储层渗透率的高精度预测。 展开更多
关键词 渗透率 耦合 离散岩石类型 流动单元指数 改进的粒子群优化 集成学习
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基于IBAS-IPSO算法的交直流混合微网运行优化
12
作者 潘鹏程 荣梦杰 +1 位作者 香静 徐恒山 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第10期75-84,共10页
针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化... 针对交直流混合微网多目标运行优化模型目标函数具有多样、约束条件复杂及采用粒子群优化算法时存在搜索效率低、易陷入局部最优的问题,提出一种将改进粒子群优化算法和改进天牛须搜索算法融合的双重搜索优化算法。首先,基于粒子群优化算法,引入动态自适应参数改变惯性权重因子和学习因子;然后,为提高粒子群优化算法的收敛精度,对天牛须搜索算法采用动态步长搜索机制;最后,以经济性和环保性为目标,采用本文算法对交直流混合微网运行进行优化。优化结果表明,本文算法与其他算法相比得到的运行成本和环保成本更低,运行时间更短,有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 交直流混合微网 经济性 环保性 改进粒子群优化算法 改进天牛须搜索算法 运行优化
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基于IPSO的B样条插值航空器轨迹重构算法研究
13
作者 李宏赢 任艳丽 邓雪云 《工业控制计算机》 2025年第1期82-84,共3页
在民用航空器飞行轨迹实时预测和重构研究中,针对航空器轨迹仿真在三维空间下的飞行运动方程计算复杂,普通B样条轨迹重构算法拟合度差的问题,提出了基于B样条插值与改进粒子种群算法结合的航空器轨迹重构的方法。首先,对飞行器三维飞行... 在民用航空器飞行轨迹实时预测和重构研究中,针对航空器轨迹仿真在三维空间下的飞行运动方程计算复杂,普通B样条轨迹重构算法拟合度差的问题,提出了基于B样条插值与改进粒子种群算法结合的航空器轨迹重构的方法。首先,对飞行器三维飞行轨迹重构进行样条函数建模,在真实航迹点上随机获取节点,采用B样条插值方法对飞行器轨迹重构,然后使用混沌初始化和自适应学习因子策略相结合的改进粒子种群算法优化样条节点,实现重构飞行轨迹的优化。最后,针对三维空间下的飞行器轨迹重构算法进行仿真。仿真结果对比表明,该方法有效提升了重构轨迹的精度和效率。 展开更多
关键词 混沌初始化 自适应学习因子策略 改进型粒子种群算法 B样条插值 轨迹仿真
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基于IPSO-BP模型的大坝多源监测数据预报与反演 被引量：15
14
作者 胡纪元 文鸿雁 +1 位作者 周吕 陈冠宇 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第4期67-70,共4页
提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。该算法在粒子群速度调整中加入了邻域最优粒子影响,并引入惯性权重非线性递减策略和学习因子动态调整方法。将改进的粒子群算法与BP神经网络结合形成IPSO_BP模型,并应用于大坝多源变形监测数据的预报... 提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。该算法在粒子群速度调整中加入了邻域最优粒子影响,并引入惯性权重非线性递减策略和学习因子动态调整方法。将改进的粒子群算法与BP神经网络结合形成IPSO_BP模型,并应用于大坝多源变形监测数据的预报与反演。结果表明,IPSO_BP模型收敛速度更快,有效提高了大坝多源监测数据的预报与反演能力。 展开更多
关键词 改进的粒子群算法 BP神经网络 ipso—BP 大坝 预报与反演
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基于IPSO-LSSVM的风电功率短期预测研究 被引量：28
15
作者 王贺 胡志坚 +2 位作者 张翌晖 张子泳 张承学 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第24期107-112,共6页
风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影... 风电功率预测的关键是预测模型的选择和模型性能的优化。选择最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为风电功率预测模型,使用改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对影响最小二乘支持向量机回归性能的参数进行优化。在建立了改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率预测模型后,运用该模型对广西某风电场进行了仿真研究。为了对比研究,同时使用前馈(back propagation,BP)神经网络模型和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行了预测。最后采用多种误差指标对三种模型的预测结果进行综合分析。结果表明,使用改进的粒子群算法优化最小二乘向量机(IPSO-LSSVM)的风电功率预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 改进粒子群算法 最小二乘支持向量机 ipso-LSSVM 误差分析
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基于IPSO-BP的风电机组齿轮箱状态监测研究 被引量：14
16
作者 郭鹏 李淋淋 马登昌 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期439-445,共7页
将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合,建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理地选择训练样本,使IPSO-BP模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致IPSO-BP网... 将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合,建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理地选择训练样本,使IPSO-BP模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致IPSO-BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。 展开更多
关键词 状态监测 齿轮箱 ipso—BP网络 残差 滑动窗口统计
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基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析 被引量：32
17
作者 张迪 王彤彤 支金虎 《生态科学》 CSCD 2022年第1期149-158,共10页
在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探... 在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络模型,对山东省的碳排放量和排放强度进行仿真预测。结果表明:山东省工业耗能占总量的78.5%左右。2000—2017年间山东省碳排放量呈增长趋势,年平均为52328.10万吨;碳排放强度却呈下降趋势,年平均为1.73万吨/亿元。总体而言,2000—2017年间山东省碳排放量与GDP之间呈弱脱钩的态势,碳承载力呈先增长后减小的趋势,18年间碳承载力减少了8%,全省从2005年开始出现碳赤字,并呈现增大趋势。IPSO算法明显优化了BP神经网络,误差更小、精度更高,更适于碳排放量及相关指标的预测。预测结果显示山东省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,而碳排放强度有所降低,以期为政府决策提供科学依据。 展开更多
关键词 BP神经网络 ipso优化算法 碳排放 预测 山东省
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基于IPSO-UKF的水草清理作业船组合导航定位方法 被引量：9
18
作者 阮承治 赵德安 +3 位作者 刘晓洋 陈旭 姬伟 贾伟宽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期38-45,共8页
在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方法,并应用于水草清理作业船。首先通过建立组合导航模型,... 在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方法,并应用于水草清理作业船。首先通过建立组合导航模型,得到系统的状态方程和量测方程;为解决UKF对导航模型滤波存在的发散问题,再通过粒子群算法(PSO)优化UKF,并引入免疫算法避免PSO的早熟现象;最后得到滤波后新的位置坐标。为获取视觉信息,对采集的图像采用相应的图像处理技术确定导航路径。导航实验结果表明,所提方法相比DGPS导航和组合导航,纬度误差分别下降22.69%、9.14%,工作时间分别减少4.77%、4.32%,进一步提高了作业船工作效率。 展开更多
关键词 河蟹养殖 水草清理作业船 视觉导航 DGPS ipso-UKF
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基于IPSO优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：4
19
作者 党保华 朱德荣 +2 位作者 杜志强 王淑珍 余炳辉 《轴承》 北大核心 2011年第7期34-36,共3页
在研究改进粒子群算法(IPSO)的基础上,采用IPSO对BP神经网络进行优化,并针对滚动轴承故障诊断问题提出了有效的分析方法。试验结果表明,该算法能够有效地判断出故障类型,与实际期望结果相符合。
关键词 滚动轴承 故障诊断 ipso BP神经网络
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基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测 被引量：8
20
作者 刘丹 王瑞虎 +2 位作者 吕伟 秦岭 林水春 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期94-102,共9页
为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线... 为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明:IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 改进粒子群算法(ipso) 长短期记忆(LSTM) 新能源汽车 锂电池 健康状态(SOH)
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