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基于PNCC声纹特征提取技术和POA-KNN算法的齿轮箱声纹识别故障诊断
1
作者 廖力达 赵阁阳 +1 位作者 魏诚 刘川江 《机电工程》 北大核心 2026年第1期24-33,共10页
风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因... 风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因此,提出了一种基于功率正则化倒谱系数(PNCC)声纹特征提取技术,以及行星优化算法与K近邻算法(POA-KNN)模型的风力机齿轮箱声纹识别故障诊断方法。首先,采用LMS噪声采集仪采集了6种不同状态下的风力机齿轮箱噪声数据;然后,使用了PNCC声纹特征提取的方法,提取了齿轮箱噪声信号的声纹图谱;在KNN的基础上加入行星优化算法(POA)优化了K值,提出了性能较高的POA-KNN分类模型;最后,根据6类不同状态下的齿轮数据集,采用对比试验和消融实验验证了模型性能。研究结果表明:POA-KNN模型对齿轮箱的PNCC声纹图分类准确率达到99.4%,比KNN基线模型提升了1.9%。POA-KNN分类模型能很好地对数据集中不同状态下的齿轮箱进行分类,更高效地针对风力机齿轮箱中存在的故障进行诊断。 展开更多
关键词 齿轮箱 功率正则化倒谱系数 声纹识别 声纹特征图谱 行星优化算法与K近邻算法 分类模型
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基于灰色-马尔科夫-POA组合模型的管道腐蚀速率预测研究
2
作者 王秀秀 王瑞行 才辉 《石油工业技术监督》 2026年第2期10-14,73,共6页
油田管道腐蚀泄漏危害巨大,面临安全环保风险,有必要对其进行研究。以腐蚀速率为研究对象,采用灰色理论建立GM(1,1)拟合预测模型,对腐蚀速率进行预测,并针对相对误差较大的问题,利用马尔科夫模型进行结果修正。在某一集输管道进行验证,... 油田管道腐蚀泄漏危害巨大,面临安全环保风险,有必要对其进行研究。以腐蚀速率为研究对象,采用灰色理论建立GM(1,1)拟合预测模型,对腐蚀速率进行预测,并针对相对误差较大的问题,利用马尔科夫模型进行结果修正。在某一集输管道进行验证,结果显示:GM(1,1)模型平均相对误差、平均级比偏差、后验差比和小误差概率分别为0.130、0.064、0.142 5、0.950,其中平均相对误差仅达到一般水平;采用马尔科夫模型结合鹈鹕优化算法POA,以平均相对误差最小为目标,对修正系数λ寻优,并得到修正后的平均相对误差为0.071 1,较修正前降低了45.31%。验证了灰色模型-马尔科夫-寻优算法结合的油田管道腐蚀速率预测方法的可行性、准确性,为相关研究提供借鉴。 展开更多
关键词 管道腐蚀 灰色模型 马尔科夫 寻优算法 鹈鹕优化算法
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基于SARIMA-IPOA-BiLSTM模型的建筑电力碳排放预测
3
作者 张旭龙 陈宁 孔维亮 《科技创新与应用》 2026年第9期19-25,共7页
随着全球能源消费持续增长,电力行业碳排放管控面临严峻挑战,特别是天然气发电碳排放因受多重因素影响而呈现高度波动性,给减排政策制定和碳交易机制实施带来巨大困难。针对这一问题,该研究提出一种基于SARIMA-IPOA-BiLSTM的混合预测模... 随着全球能源消费持续增长,电力行业碳排放管控面临严峻挑战,特别是天然气发电碳排放因受多重因素影响而呈现高度波动性,给减排政策制定和碳交易机制实施带来巨大困难。针对这一问题,该研究提出一种基于SARIMA-IPOA-BiLSTM的混合预测模型:SARIMA模型捕捉线性趋势和季节性特征;改进鹈鹕优化算法(IPOA)通过Cubic混沌映射和正余弦策略优化Bi LSTM的超参数;Bi LSTM网络学习SARIMA残差中的非线性模式。实验结果表明,该模型较传统方法具有显著优势,与单一SARIMA-IPOA模型相比,均方根误差降低23.1%,平均绝对误差减少22.1%,拟合度提升至95.24%,研究成果可为电力行业碳排放精准预测和动态管控提供科学依据,为碳交易市场运作和减排政策制定提供数据支撑。 展开更多
关键词 电力生产碳排放 建筑施工 碳排放预测 SARIMA 鹈鹕优化算法
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水库防洪优化调度SA-POA算法研究与应用 被引量：2
4
作者 任明磊 张俊彬 +2 位作者 宁亚伟 刘昌军 张静 《中国防汛抗旱》 2025年第3期4-8,共5页
高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,... 高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,从而提升求解质量。为了进一步验证该方法的实用效果,以河北唐县西大洋水库“23·7”流域性特大洪水为例,使用传统的POA算法、粒子群优化算法(PSO)、SA-POA算法进行求解并和规程调度结果进行对比。研究显示,在最大削峰准则下,SA-POA算法比POA算法削峰率提高了6.5%;在最高水位最低化准则下,SA-POA算法的最高库水位比POA算法低0.5 m。两种准则下SA-POA算法均表现出较优的求解性能。 展开更多
关键词 水库防洪优化调度 SA-poa算法 最大削峰准则 改进算法 海河“23·7”流域性特大洪水
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基于TLCE-POA-XGBoost的爆破渣石块度预测模型及其应用
5
作者 肖勇卓 雷明锋 +4 位作者 蔡永昌 张运波 旷华江 贾朝军 潘秋景 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第11期5028-5039,共12页
爆破渣石块度尺寸直接影响隧道出渣效率和施工效益,如何通过预测隧道渣石块度以优化爆破设计参数是工程爆破的热点问题。在系统化分析POA(pelican optimization algorithm)算法基本原理的基础上,利用Tent混沌映射、莱维飞行、柯西变异... 爆破渣石块度尺寸直接影响隧道出渣效率和施工效益,如何通过预测隧道渣石块度以优化爆破设计参数是工程爆破的热点问题。在系统化分析POA(pelican optimization algorithm)算法基本原理的基础上,利用Tent混沌映射、莱维飞行、柯西变异和精英保存等多策略改进提出了TLCE-POA算法,并以此为基础对XGBoost算法核心参数寻优,建立TLCE-POA-XGBoost预测模型,进一步依托公开的隧道爆破试验数据训练形成爆破最大渣石块度预测模型,以测试组的预测结果验证模型的可靠性。同时以平均影响值法筛选影响渣石块度的主要参数,分析爆破参数优化方法,最后将模型应用于实际工程中,验证模型的实用性。研究结果表明:TLCE-POA-XGBoost预测模型训练结果的f_(mae)、f_(mape)、f_(mse)和f_(r)^(2)分别为3.299、4.277%、4.329和0.977,预测值贴合于实测值,相对于POA-XGBoost预测模型,各类评价指标得到大幅提升,表明TLCE-POA算法的寻优能力大幅增强,提高了POA算法的全局搜索能力,有效避免了陷入局部最优的情况。同时依据测试组的预测,得到测试组的f_(mae)、f_(mape)、f_(mse)和f_(r)^(2)分别为4.197、3.853%、4.765和0.976,其预测效果优于POA-BPNN模型、POA-SVR模型、POA-Bi-LSTM及其他变体模型,具备更高的预测精度、拟合能力和稳定性以及泛化性能;根据各参数的f_(miv)值认为,为提高隧道出渣效果,应按照光爆层厚度、总装药量、周边孔间距、辅助孔间距、掏槽孔最大单孔装药量和炮孔数量的顺序逐一调整。 展开更多
关键词 块度预测 鹈鹕优化 TLCE-poa-XGBoost模型 参数优化 特征筛选
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基于IGA-POA算法的散料堆双天车调度问题求解方法 被引量：1
6
作者 尹鑫 王立亚 +1 位作者 杨爱民 郝星晖 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1309-1320,共12页
针对散料堆双无人天车协同调度中存在的任务划分复杂度高、避碰频率高等问题,构建了多重约束条件下的双无人天车最小路径优化模型,并提出了一种基于遗传算法(GA)和鹈鹕算法(POA)的模型求解方法——融合算法(IGA-POA)。首先,基于调度过... 针对散料堆双无人天车协同调度中存在的任务划分复杂度高、避碰频率高等问题,构建了多重约束条件下的双无人天车最小路径优化模型,并提出了一种基于遗传算法(GA)和鹈鹕算法(POA)的模型求解方法——融合算法(IGA-POA)。首先,基于调度过程中的影响因素,建立了双无人天车调度模型,同时构建了改进自适应各向异性高斯滤波器(IAAGF)任务划分模型,并设计了天车调度优先级规则与避让规则,优化了任务区块划分和避让策略;然后,提出了IGA-POA算法,在遗传算法中使用双层编码和混合选择策略生成了初始种群,对交叉算子进行了分段自适应匹配改进,并对变异算子进行了混合自适应优化;同时,设计了优质种群策略,完成了遗传算法和鹈鹕算法的有效融合,在鹈鹕算法中引入了黄金正弦函数,优化了逼近猎物策略;最后,基于调度任务划分的结果,进行了仿真实验,分析了IGA-POA算法在消融、对比实验和仿真测试中的性能。研究结果表明:IGA-POA算法的平均避让次数低于其他算法,并在最小平均任务路径上取得最优值,分别为25.58、50.34和73.91,且平均耗时仅增加4.63%,验证了IGA-POA算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 物流装卸和搬运 双无人天车调度模型 遗传算法 鹈鹕算法 分段自适应匹配 优质种群策略 黄金正弦函数
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基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测研究
7
作者 郭晓鹏 赵琪 张国维 《现代电力》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页
保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛... 保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛选。其次,通过鹈鹕优化算法改进后的变分模态分解算法对风电功率信号进行分解,从而提高风电序列预测精准性。第三,基于Informer模型对风电功率进行多步预测。最后,通过与其他模型进行对比分析,验证该模型在风电功率多步预测中的优越性。算例结果表明,基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型具有良好的预测性能,可为风电功率的预测提供参考。 展开更多
关键词 风电功率预测 随机森林 鹈鹕优化算法 信号分解 多步预测
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POA-DPSA混合算法在短期优化调度中的应用 被引量：17
8
作者 李义 李承军 周建中 《水电能源科学》 2004年第1期37-39,共3页
根据逐步优化算法和逐次逼近优化算法的思想,提出了POA-DPSA混合算法,建立了清江梯级水电站短期发电效益最大模型,并利用逐步优化逐次逼近混合算法进行模型求解,在给定总用水量和各时段电价,满足各种约束条件下使总的发电效益最大,取得... 根据逐步优化算法和逐次逼近优化算法的思想,提出了POA-DPSA混合算法,建立了清江梯级水电站短期发电效益最大模型,并利用逐步优化逐次逼近混合算法进行模型求解,在给定总用水量和各时段电价,满足各种约束条件下使总的发电效益最大,取得了较好的优化效果。 展开更多
关键词 短期优化调度 最大效益模型 逐步优化一逐次逼近算法 梯级电站
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改进POA算法在流域防洪优化调度中的应用 被引量：12
9
作者 杨斌斌 孙万光 《水电能源科学》 北大核心 2010年第12期36-38,115,共4页
针对流域防洪优化调度问题,采用多维逐步优化算法,基于最大削峰准则下的最优决策,提出了两阶段逐步优化算法。实例结果表明,两阶段算法能较好克服单阶段算法不利解问题,并通过对第一阶段求解结果进一步优化,提高了防洪决策的合理性与可... 针对流域防洪优化调度问题,采用多维逐步优化算法,基于最大削峰准则下的最优决策,提出了两阶段逐步优化算法。实例结果表明,两阶段算法能较好克服单阶段算法不利解问题,并通过对第一阶段求解结果进一步优化,提高了防洪决策的合理性与可操作性,为流域水库群防洪实时优化调度提供了有效途径。 展开更多
关键词 流域防洪 优化调度 多维逐步优化 两阶段逐步优化
原文传递
基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法 被引量：12
10
作者 马星河 师雪琳 赵军营 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期53-63,共11页
针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首... 针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。 展开更多
关键词 MEMS传感器 鹈鹕优化算法 变分模态分解 小波阈值 余弦相似度
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POA算法在水库水沙联合调度中的应用研究 被引量：9
11
作者 王帅 彭杨 +1 位作者 刘方 肖杨 《水电能源科学》 北大核心 2012年第4期29-31,187,共4页
为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算... 为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算法对模型进行求解。以三峡电站的实际数据为例进行了计算,结果表明模型得到的数据合理、计算速度快,为研究水库泥沙问题提供了重要依据。 展开更多
关键词 水库优化调度 水沙联合调度 改进poa算法 多目标决策 惩罚函数
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水库优化调度模型求解算法的比较研究
12
作者 黄馗 郭佳俊 +3 位作者 艾学山 穆振宇 丁杰 石轩语 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期24-30,共7页
基于以发电量最大为目标的水库优化调度模型,分析了4种具有代表性的优化调度算法,即动态规划(dynamic programming,DP)算法、离散微分动态规划(discrete differential dynamic programming,DDDP)算法、逐步优化算法(progressive optimal... 基于以发电量最大为目标的水库优化调度模型,分析了4种具有代表性的优化调度算法,即动态规划(dynamic programming,DP)算法、离散微分动态规划(discrete differential dynamic programming,DDDP)算法、逐步优化算法(progressive optimality algorithm,POA)和浮子算法(float algorithm,FA)的理论基础及求解流程,并以南欧江流域和沅江流域的多个水电站为实例,对比分析了各算法的求解效果及效率。结果表明:DP算法的结果精确,但计算时空复杂度较高,DDDP算法往往能收敛至全局最优解且相对高效,POA需要较优的初始解才能收敛至全局最优解附近;FA计算效率高且解的精度较高,在不发生弃水时几乎可直接得到最优解,在发生弃水时亦能得到较优的初始解。基于水库发电优化调度运行规律建立的浮子算法为水库优化调度模型求解开辟了新思路,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 水库优化调度 浮子算法 离散微分动态规划 逐步优化算法
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AFSA与POA融合算法在水库中长期优化调度中的应用研究 被引量：1
13
作者 舒凯 张玉松 +1 位作者 李伟 白浪涛 《水电与抽水蓄能》 2022年第6期105-109,共5页
通过融合AFAS(人工鱼群算法)、POA(逐步优化算法)两种算法形成一种融合优化算法,解决AFAS算法容易陷入局部最优解与POA优化速度缓慢问题,使得融合算法在水库优化调度中更快、更准确地获得调度过程最优解。融合算法利用AFAS快速收敛的特... 通过融合AFAS(人工鱼群算法)、POA(逐步优化算法)两种算法形成一种融合优化算法,解决AFAS算法容易陷入局部最优解与POA优化速度缓慢问题,使得融合算法在水库优化调度中更快、更准确地获得调度过程最优解。融合算法利用AFAS快速收敛的特点,获取调度过程初步解,再以POA跳出局部最优解的能力获得全局最优解。融合算法以天生桥一级水电站为实例,分别以AFAS、POA、AFAS与POA融合3种算法对电站历史过程进行优化调度,结果表明,融合算法综合考量结果优于单一AFAS与POA结果,说明AFAS与POA相融合的算法在水库调度的优化方面有一定的应用空间。 展开更多
关键词 AFAS poa 优化调度
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水电厂经济运行双层逐步优化法(TLPOA)研究及应用 被引量：1
14
作者 李建华 陈森林 +2 位作者 蓝家万 潘红中 万伟 《湖北水力发电》 2005年第1期67-69,共3页
笔者将双层逐步优化算法用于解决与水电厂经济运行有关的机组间负荷分配及机组最优组合的问题,经棉花滩水电厂的实际运行数据与该算法优化分配方案的计算成果比较。
关键词 厂内经济运行 优化 负荷分配 双层逐步优化算法
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基于鹦鹉算法与GKAN的光伏并网系统暂态稳定预防控制优化
15
作者 李梦华 李升 《自动化与仪表》 2026年第3期122-127,131,共7页
随着光伏电源大规模接入电力系统,系统运行的不确定性和复杂性显著增加,暂态稳定预防控制面临新的挑战。该文提出一种基于鹦鹉优化算法与GKAN网络相结合的电力系统暂态稳定预防控制方法。引入GKAN网络构建暂态稳定性评估器,快速预测暂... 随着光伏电源大规模接入电力系统,系统运行的不确定性和复杂性显著增加,暂态稳定预防控制面临新的挑战。该文提出一种基于鹦鹉优化算法与GKAN网络相结合的电力系统暂态稳定预防控制方法。引入GKAN网络构建暂态稳定性评估器,快速预测暂态稳定性指数。在暂态稳定约束的最优潮流模型中,嵌入离线训练的GKAN作为稳定性约束,并结合鹦鹉优化算法实现控制变量的高效寻优,在迭代过程中利用神经网络快速评估预设故障集下的暂态稳定性,保证了故障后的稳定性约束,提升了优化求解的效率。通过改进的IEEE 39节点系统,验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定预防控制 GKAN网络 光伏并网系统 鹦鹉优化算法
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基于BIM+GIS的抽水蓄能电站施工进度协同管理应用研究
16
作者 杨东波 《水电能源科学》 北大核心 2026年第3期20-24,共5页
抽水蓄能电站的建设涉及复杂的土建施工、机电设备安装和资源调度等多项工序,这些复杂工序和资源需求使得传统的施工进度管理方法难以应对。为提升施工进度管理的智能化水平,并解决传统方法的不足,提出一种基于建筑信息模型(BIM)和地理... 抽水蓄能电站的建设涉及复杂的土建施工、机电设备安装和资源调度等多项工序,这些复杂工序和资源需求使得传统的施工进度管理方法难以应对。为提升施工进度管理的智能化水平,并解决传统方法的不足,提出一种基于建筑信息模型(BIM)和地理信息系统(GIS)的施工进度协同管理系统,并结合遗传算法优化施工调度。通过试验验证,IGA能够显著优化施工进度,减少施工工期10.5%~12.4%,同时提高收敛速度,降低计算时间15%~20%。施工进度可视化系统在不同施工阶段能够准确反映施工进度,进度偏差控制在1.9%~10.1%范围内,且BIM与GIS数据同步误差最低可达1.2 s。研究表明,BIM+GIS协同管理系统结合优化调度算法和可视化技术,能有效提升施工进度管理的智能化水平,为大型工程的高效施工提供技术支撑。 展开更多
关键词 BIM 施工进度协同管理 优化调度算法 工程数据集成 智能进度预测
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工程建设中大型机械设备协同与进度优化
17
作者 杨志龙 《南方金属》 2026年第1期62-64,67,共4页
工程建设项目中多类型大型机械设备协同作业效率直接制约施工进度与成本。针对设备资源冲突,工序衔接断层与进度偏差累积等问题,构建设备-任务-时间三维协同调度模型,集成考虑设备能力匹配,空间占用约束与工期目标,提出融合粒子群算法... 工程建设项目中多类型大型机械设备协同作业效率直接制约施工进度与成本。针对设备资源冲突,工序衔接断层与进度偏差累积等问题,构建设备-任务-时间三维协同调度模型,集成考虑设备能力匹配,空间占用约束与工期目标,提出融合粒子群算法与关键链技术的混合优化方法建立基于缓冲监控的动态响应机制,实现调度方案生成与进度控制闭环管理。跨江大桥工程验证了方法有效性,研究形成的一体化方法为复杂工程机械设备管理提供系统化解决方案。 展开更多
关键词 协同调度 进度控制 大型机械设备 关键链 粒子群算法
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基于POA-CNN-REGST的电梯钢丝绳滑移量预测方法 被引量：13
18
作者 朱锡山 罗贞 +2 位作者 易灿灿 尤光辉 薛家成 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期928-935,共8页
电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪... 电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪声,分别使用POA-CNN-REGST、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)对仿真数据进行了训练和学习;然后,对试验基地采集的电梯滑移量等相关数据进行了归一化处理,并用POA-CNN-REGST进行了电梯钢丝绳滑移量预测;最后,将结果与传统的统计学模型SVM和RVM进行了比较。研究结果表明:在使用相同的训练集和测试集时,在仿真数据分析中,其均方根误差为0.0496;在真实数据分析中,其均方根误差和平均绝对百分比误差低至0.0661和0.0733。无论是仿真数据或是真实数据分析,该模型预测准确度都远高于SVM和RVM,这表明其在电梯钢丝绳滑移量预测方面具有高度可靠性。 展开更多
关键词 曳引式电梯 钢丝绳 滑移量 鹈鹕优化算法 卷积神经网络 堆叠回归模型
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基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法 被引量：4
19
作者 徐浙君 王凯 +1 位作者 罗少杰 崔炳荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期956-968,共13页
常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊... 常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊断对象,提出了一种基于增强多尺度注意熵(EMATE)和鹈鹕优化算法优化极限学习机(POA-ELM)的工程机械故障诊断方法。首先,利用声音传感器采集了工程机械不同故障的声音信号,避免了振动传感器存在的接触式采集缺陷;然后,利用EMATE提取了声音信号中的故障信息,建立了表征工程机械不同故障状态的特征向量;接着,鉴于ELM的参数需要优化的问题,采用POA对ELM的关键参数进行了寻优,建立了参数自适应设置的ELM分类模型;最后,利用POA-ELM分类器对故障特征进行了辨识,实现了工程机械的故障识别,并利用往复压缩机和滚动轴承的声音信号数据集对基于EMATE-POA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:将EMATE方法作为故障特征提取指标能够取得100%和99.23%的识别准确率,且特征提取的时间仅为53.88 s和172.47 s;与多尺度注意熵、复合多尺度注意熵、时移多尺度注意熵等指标相比,EMATE的平均故障识别准确率更高,并具有更好的综合性能。 展开更多
关键词 工程机械 往复压缩机 滚动轴承 故障数据集 增强多尺度注意熵 故障诊断 鹈鹕优化算法优化极限学习机
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基于POA优化支持向量回归模型的航天电磁继电器贮存寿命预测 被引量：3
20
作者 朱佳淼 王召斌 李久鑫 《电器与能效管理技术》 2023年第8期61-67,共7页
为了提高航天电磁继电器贮存寿命预测精度,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量回归(SVR)模型的航天电磁继电器贮存寿命预测方法,以解决SVR模型内核参数选择难的问题。随后基于某型号继电器的加速退化试验所得数据,进行了验证... 为了提高航天电磁继电器贮存寿命预测精度,提出了一种基于鹈鹕优化算法(POA)优化支持向量回归(SVR)模型的航天电磁继电器贮存寿命预测方法,以解决SVR模型内核参数选择难的问题。随后基于某型号继电器的加速退化试验所得数据,进行了验证。最后,通过POA-SVR方法与SVR方法和SMA-SVR方法对比,平均相对误差分别下降了24.82%、3.69%,说明所提方法可以有效提高继电器贮存寿命的预测精度。 展开更多
关键词 航天电磁继电器 鹈鹕优化算法 支持向量机回归 寿命预测
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