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基于改进NGO算法的LEACH多跳路由优化方法
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作者 韩冰青 熊培淞 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3167-3173,共7页
针对Leach(low energy adaptive clustering hierarchy)协议在大规模网络中存在着数据传输效率不高和网络生命周期短的问题,提出了一种LEACH-CM-NGO优化算法。该方法通过在簇头选取阶段优化簇头数在所有节点中占比,引进能量密度因子和... 针对Leach(low energy adaptive clustering hierarchy)协议在大规模网络中存在着数据传输效率不高和网络生命周期短的问题,提出了一种LEACH-CM-NGO优化算法。该方法通过在簇头选取阶段优化簇头数在所有节点中占比,引进能量密度因子和能耗因子改进阈值公式优化簇头分布,并在数据传输阶段,由原本的单跳传输改为多跳方式传输数据,引入基于立方映射方法,自适应权重策略和柯西变异的北方苍鹰优化算法改进簇头间数据传输路径,以提高网络的能效和数据传输效率。仿真结果表明,所提出的方法在减少能耗的同时,显著延长了网络的生命周期并提高了数据传输的成功率。 展开更多
关键词 无线传感网 低功耗自适应聚类协议 阈值公式 柯西变异 北方苍鹰优化算法 能量密度因子 多跳传输
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基于CNN与NGO-SVM的滚动轴承故障诊断研究 被引量:1
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作者 张永昌 《自动化应用》 2025年第15期278-281,共4页
为提升噪声工况下滚动轴承故障诊断的准确率、特征提取能力和模型抗噪性能,提出了一种基于卷积神经网络和优化支持向量机的轴承故障诊断模型。首先,将滚动轴承振动信号转换为小波时频图像,使用卷积神经网络对小波时频图数据集进行特征提... 为提升噪声工况下滚动轴承故障诊断的准确率、特征提取能力和模型抗噪性能,提出了一种基于卷积神经网络和优化支持向量机的轴承故障诊断模型。首先,将滚动轴承振动信号转换为小波时频图像,使用卷积神经网络对小波时频图数据集进行特征提取,获取能够表征轴承故障的深层特征;然后,将特征输入到支持向量机中对故障进行分类,并使用北方苍鹰优化算法优化支持向量机的参数,以提升模型的分类性能。实验结果表明,该模型对多类滚动轴承故障具有良好的诊断效果,优于传统的卷积神经网络模型,具有较好的抗噪性能,且无需复杂的特征工程和复杂的网络结构。 展开更多
关键词 滚动轴承 卷积神经网络 故障诊断 北方苍鹰优化算法 支持向量机
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基于NGO-VMD和改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法 被引量:2
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作者 李俊卿 刘若尧 何玉灵 《机床与液压》 北大核心 2024年第12期193-201,共9页
目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VM... 目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VMD去除故障信号中的噪声;对原始GoogLeNet的结构进行合理删减,并利用延迟丢弃法、可训练的ReLU函数(TReLU)对其改进;最后,将去噪后的故障信号转换为二维图作为改进GoogLeNet的输入数据进行网络的训练及分类,得到故障诊断结果。实验结果表明:与其他降噪方法相比,NGO-VMD方法的降噪效果明显,能显著提高故障诊断的准确率;与常见的卷积神经网络相比,提出的改进GoogLeNet能进一步提高故障诊断的准确率,达到了97.2%。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 北方苍鹰优化(ngo)算法 改进GoogLeNet 齿轮箱故障诊断
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基于TF-NGO算法的CFB锅炉床温系统建模研究
4
作者 印江 霍泽良 杜志龙 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期22-27,32,共7页
床温是循环流化床(CFB)锅炉重要的运行参数之一。针对床温耦合性强、干扰因素多、控制复杂的问题,亟需建立床温的数学模型,以实现床温控制,从而保证CFB锅炉安全、平稳地运行。为此,首先引入了混沌映射、切线飞行(TF)和柯西变异策略改进... 床温是循环流化床(CFB)锅炉重要的运行参数之一。针对床温耦合性强、干扰因素多、控制复杂的问题,亟需建立床温的数学模型,以实现床温控制,从而保证CFB锅炉安全、平稳地运行。为此,首先引入了混沌映射、切线飞行(TF)和柯西变异策略改进北方苍鹰优化(NGO)算法,并用实际工况的系统模型测试TF-NGO算法。测试结果表明,TF-NGO算法拥有更快的收敛速度和更高的寻优精度。其次,采集并预处理山西某电厂350 MW超临界CFB锅炉的现场运行数据。最后,采用TF-NGO算法对所建模型的参数进行辨识,并用实际工况数据进行模型验证。辨识和验证结果表明,由TF-NGO算法辨识的床温模型与实际输出拟合度高,能有效反映床温的动态特性,证明所建模型的有效性。该研究为后续对350 MW超临界CFB锅炉床温的优化控制研究奠定了基础。 展开更多
关键词 循环流化床 锅炉 床温 系统辨识 切线飞行 北方苍鹰优化算法
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基于NGO-VMD-DE的单相接地故障信号特征提取 被引量:7
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作者 王孔贤 邵英 王黎明 《电子测量技术》 北大核心 2023年第4期60-68,共9页
针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备的电磁环境干扰,故障零序电流成分复杂等原因导致故障特征信息提取困难,变分模态分解参数人为确定导致其对零序电流分解效果差,常用的熵运算慢,鲁棒性差,进而后续选线准确率低的问题... 针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备的电磁环境干扰,故障零序电流成分复杂等原因导致故障特征信息提取困难,变分模态分解参数人为确定导致其对零序电流分解效果差,常用的熵运算慢,鲁棒性差,进而后续选线准确率低的问题,提出了一种新的基于NGO-VMD-DE的单相接地故障的零序电流故障特征提取方法。首先,通过北方苍鹰优化算法(NGO)优化变分模态分解(VMD)实现零序电流信号的自适应分解,建立了自适应相关系数的本征模态函数(IMF)分量选取准则选取有效分量,然后对选取的分量进行重构,最后对重构后的信号进行散布熵(DE)计算以提取单相接地故障的零序电流故障特征,通过搭建模型进行仿真实验,并与近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵等其他特征熵值指标进行对比表明,所提出的故障特征提取方法可以更加准确、有效地表征发生单相接地故障线路的零序电流故障信息。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 变分模态分解 相关系数 散布熵 单相接地故障 故障特征提取
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基于NGO-GRU的锂电池健康状态估计研究
6
作者 朱成杰 余梦书 潘子良 《仪表技术》 2024年第2期64-68,72,共6页
为提高锂离子电池健康状态(SoH)估计的精度和稳定性,提出了一种基于北方苍鹰优化(NGO)算法优化门控循环单元(GRU)网络的SoH估计模型。从电池充放电电压、温度的历史数据中提取多个健康因子作为模型的输入数据,利用NGO智能寻优GRU网络的... 为提高锂离子电池健康状态(SoH)估计的精度和稳定性,提出了一种基于北方苍鹰优化(NGO)算法优化门控循环单元(GRU)网络的SoH估计模型。从电池充放电电压、温度的历史数据中提取多个健康因子作为模型的输入数据,利用NGO智能寻优GRU网络的隐藏单元数目、学习率和最大训练周期数等超参数;通过优化后的NGO-GRU估计模型构建锂电池健康因子与SoH的映射关系,实现SoH的快速估计;使用NASA数据集验证算法的有效性。对比其他几种模型,结果表明,NGO-GRU估计模型具有更高的估计精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态估计 门控循环单元网络 北方苍鹰优化算法
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混合多策略北方苍鹰优化算法及特征选择
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作者 鲍美英 申晋祥 +1 位作者 张景安 周建慧 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期121-130,共10页
针对北方苍鹰优化(NGO)算法在处理复杂优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出融合多种策略的北方苍鹰优化(LANGO)算法。LANGO算法采用Tent混沌映射和反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,提高全局搜索能... 针对北方苍鹰优化(NGO)算法在处理复杂优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出融合多种策略的北方苍鹰优化(LANGO)算法。LANGO算法采用Tent混沌映射和反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,提高全局搜索能力;引入非线性权重因子,改善全局勘探能力,提高算法的收敛速度和收敛精度;引入Lévy飞行,改进NGO算法采用随机猎物引导种群易陷入局部最优的缺陷,对陷入局部最优的解进行扰动,使其跳出局部最优。选取8个经典基准函数进行测试,仿真结果表明,LANGO在求解精度、收敛速度等方面都优于比较算法。LANGO与K近邻分类器相结合,用于解决特征选择问题,进行数据分类,可以对特征有效降维并提高数据分类的准确率。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 Lévy飞行 特征选择 K近邻分类器 权重因子 收敛性
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北方苍鹰算法优化快速扩展随机树的无人艇路径规划研究
8
作者 辜慧岚 马国军 +2 位作者 张龙 程理泽 王亚军 《船舶力学》 北大核心 2025年第12期1885-1894,共10页
针对无人艇路径规划中的路径冗余及算法执行时间长的问题,本文提出了一种融合北方苍鹰优化算法(NGO)与改进快速扩展随机树(RRT^(*))的路径规划方法。首先,设计具有避障及目标导向的适应度函数,并用该函数优化NGO初始种群,根据该适应度... 针对无人艇路径规划中的路径冗余及算法执行时间长的问题,本文提出了一种融合北方苍鹰优化算法(NGO)与改进快速扩展随机树(RRT^(*))的路径规划方法。首先,设计具有避障及目标导向的适应度函数,并用该函数优化NGO初始种群,根据该适应度函数设计RRT^(*)算法的自适应采样步长,提高在地图中的搜索效率;然后,设计最佳邻节点采样机制,该机制模拟北方苍鹰向最近同伴传递信息行为,结合无人艇航向角约束进行RRT^(*)节点采样;最后,为提高路径平滑度,引入模拟退火算法中的Metropolis准则,并结合具有平滑度和最小路径曲率信息的适应度函数用于判断父节点优劣,设计动态重布线策略,该策略能够重新选择更合适的父节点进行动态重布线。实验结果表明,与RRT^(*)、Informed-RRT^(*)和RRT^(*)-smart算法相比,本文改进算法在路径长度上分别缩短19.36%、3.36%和5.98%,搜索时间上分别减少49.33%、57.01%和59.16%,同时路径曲率也明显减小。 展开更多
关键词 水面无人艇 路径规划 RRT^(*)算法 北方苍鹰优化算法 动态重布线
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基于数据驱动的镀锌线光整机轧制模型技术
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作者 高淑峰 郭薇 +3 位作者 陈彪 闫洪伟 于孟 林海海 《中国冶金》 北大核心 2025年第7期228-236,共9页
镀锌线光整机轧制力预设定值的准确性直接关系着产品性能与表面质量是否满足客户需求。基于冷轧镀锌线实际生产数据,采用机器学习算法,对轧制力预设定值进行了预测,通过对比多个机器学习模型,得到预测效果最优的轻度提升向量机算法(Ligh... 镀锌线光整机轧制力预设定值的准确性直接关系着产品性能与表面质量是否满足客户需求。基于冷轧镀锌线实际生产数据,采用机器学习算法,对轧制力预设定值进行了预测,通过对比多个机器学习模型,得到预测效果最优的轻度提升向量机算法(LightGBM)。针对LightGBM算法待优化超参数维度多、参数之间存在相互耦合等问题,采用北方苍鹰优化算法(NGO)对其进行超参数优化,得到预测效果更优的NGO-LGBM算法,预测效果为决定系数R^(2)=0.826、平均绝对百分比误差E_(MAP)=9.47%、均方根误差E_(RMS)=452 kN。采用自学习模型对轧制力预测模型进行修正,弥补数据模型对小样本数据预测能力不足,以及贴合轧制设备和实时工况变化的特点。试验结果表明,经自学习修正后,轧制力预测E_(MAP)从9.47%减小到6.65%,R^(2)增大到0.913,效果显著,尤其是对预测误差较大的小样本数据有了明显的拟合优化,大大缩减了模型预测的平均误差。 展开更多
关键词 光整机 轧制力 机器学习 ngo优化算法 自学习模型
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基于二次分解平抑风电波动的混合储能系统容量配置 被引量:4
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作者 刘扬波 张熙 +3 位作者 康龙云 刘林 朱春生 黄晟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期61-69,共9页
针对风电并网功率波动问题,提出基于二次分解的混合储能系统容量优化配置方案。首先,根据风电并网功率波动限值,对风电功率进行经验模态分解,并重构为并网参考功率和混合储能系统参考功率,以实现风功率整体平抑;其次,考虑到经验模态分... 针对风电并网功率波动问题,提出基于二次分解的混合储能系统容量优化配置方案。首先,根据风电并网功率波动限值,对风电功率进行经验模态分解,并重构为并网参考功率和混合储能系统参考功率,以实现风功率整体平抑;其次,考虑到经验模态分解算法出现的模态混叠、端点效应加剧等问题,提出基于北方苍鹰优化-变分模态分解算法的混合储能系统内部功率分配策略;最后,建立平抑风电出力波动的混合储能容量优化配置模型,并基于K-均值聚类得到的典型日数据对建立的模型进行求解。算例分析表明,所提策略的优化配置方案能够有效平抑风电功率波动,满足风电并网功率波动的要求,减少混合储能系统成本。 展开更多
关键词 风电功率波动 二次分解 北方苍鹰优化算法 K-均值
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基于改进北方苍鹰优化算法的工业机器人几何参数标定
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作者 劳淞 潘亚娟 胡义华 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第12期110-116,共7页
为保证工业机器人的工作性能,提高其末端定位精度,文中将北方苍鹰优化算法(NGO)应用于工业机器人几何参数标定中,并针对NGO存在的不足提出了改进北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO在NGO的基础上,在勘探阶段引入Levy飞行策略,在开发阶段引入... 为保证工业机器人的工作性能,提高其末端定位精度,文中将北方苍鹰优化算法(NGO)应用于工业机器人几何参数标定中,并针对NGO存在的不足提出了改进北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO在NGO的基础上,在勘探阶段引入Levy飞行策略,在开发阶段引入柯西变异策略,增强了算法的寻优性能。将INGO应用于RB1200型工业机器人几何参数标定实例中,结果表明:INGO能够快速标定机器人几何参数,经标定后的绝对定位精度与标定前,以及经NGO标定的结果相比有大幅提高,体现了改进算法的优势。 展开更多
关键词 工业机器人 几何参数标定 北方苍鹰优化算法 Levy飞行策略 柯西变异策略
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