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基于改进HHO的水轮机空化信号降噪及特征提取
1
作者 刘忠 刘圳 +2 位作者 邹淑云 周泽华 乔帅程 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期70-75,111,共7页
为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异... 为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先,利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后,以散布熵差异互相关系数为适应度函数,利用IHHO对VMD进行参数寻优,对信号进行最优VMD分解和相关系数阈值重构从而实现降噪。最后,提取其能量和波动散布熵特征,分析其随空化系数变化的关系。结果表明:相较于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)和HHO算法,IHHO对VMD寻优的降噪效果更好;随着空化系数减小,声发射信号能量呈现先增加、再减小、再增加、再减小的趋势,波动散布熵值呈现先减小后增大的趋势。 展开更多
关键词 声学 水轮机 空化 声发射 降噪 哈里斯鹰优化算法 秃鹰搜索算法
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激光放大器增益动态特性与自适应优化控制
2
作者 胡元闯 陈醒基 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期215-220,共6页
提升激光放大器的信号放大效能关键在于优化其增益动态特性。鉴于激光放大器机制的复杂性及传统优化方法的低效,结合自适应控制与哈里斯鹰优化算法,提出激光放大器增益动态特性与自适应优化控制方法。剖析其工作原理,构建了精确的稳态... 提升激光放大器的信号放大效能关键在于优化其增益动态特性。鉴于激光放大器机制的复杂性及传统优化方法的低效,结合自适应控制与哈里斯鹰优化算法,提出激光放大器增益动态特性与自适应优化控制方法。剖析其工作原理,构建了精确的稳态与功率耦合方程,以量化增益与平坦度,得到增益动态特性。以最大化输出增益并最小化增益平坦度为目标,采用哈里斯鹰算法,凭借其高效的搜索机制,迅速找到最优参数配置,实现了对增益动态特性的精准调控。实验结果表明,所提方法对输出增益检测精度高,误差小于0.05%。优化后输出增益达23 dB,增益平坦度低于2 dB,信号光功率提升2.7倍,具有良好的增益动态特性优化与信号放大效果。 展开更多
关键词 激光放大器 输出增益 增益平坦度 增益动态特性 哈里斯鹰优化算法
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TBM掘进速率区间预测Bootstrap-IHHO-BiLSTM模型 被引量：6
3
作者 王晓玲 韩国玺 +3 位作者 余佳 王佳俊 徐国鑫 肖尧 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期159-171,共13页
针对现有隧道掘进机(TBM)掘进速率预测模型多采用点预测模型,缺乏考虑因模型结构主观选择、模型参数随机设置和数据随机噪声等导致的不确定性问题,本文提出基于Bootstrap方法和改进哈里斯鹰优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的TBM掘进速... 针对现有隧道掘进机(TBM)掘进速率预测模型多采用点预测模型,缺乏考虑因模型结构主观选择、模型参数随机设置和数据随机噪声等导致的不确定性问题,本文提出基于Bootstrap方法和改进哈里斯鹰优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的TBM掘进速率区间预测模型。首先,建立基于改进哈里斯鹰(IHHO)优化BiLSTM网络的TBM掘进速率点预测模型,揭示稳定段掘进速率与上升段刀盘推力、扭矩、转速等掘进参数之间的相关性和时间依赖性;其中,采用基于混沌映射、参数非线性化和混沌搜索策略改进的哈里斯鹰算法对BiLSTM网络超参数进行优化,提高建模效率和精度。进一步地,采用Bootstrap方法对模型不确定性和数据中的随机不确定性进行量化,获得清晰可靠的预测区间。将所提模型应用于引汉济渭秦岭隧洞工程中,开展I~III类围岩条件下的TBM掘进速率区间预测,并将结果与BiLSTM-HHO模型、BiLSTM模型、BP神经网络模型对比,证明了本文模型的优越性。 展开更多
关键词 隧道掘进机(TBM) 掘进速率 区间预测 双向长短时记忆网络 哈里斯鹰优化算法 BOOTSTRAP方法
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基于改进哈里斯鹰算法的分布式电源优化配置 被引量：9
4
作者 白丽丽 杨晓娜 +2 位作者 张纪英 孙文峰 陈海龙 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第5期734-743,共10页
为解决分布式电源接入配电网进行合理规划配置的问题,在建立以网络损耗、节点电压偏差、投资综合费用为多目标函数的基础上,采用层次分析法将考虑经济性与稳定性的多目标函数转换成单目标函数,并用改进哈里斯鹰算法寻找最优的配置方案... 为解决分布式电源接入配电网进行合理规划配置的问题,在建立以网络损耗、节点电压偏差、投资综合费用为多目标函数的基础上,采用层次分析法将考虑经济性与稳定性的多目标函数转换成单目标函数,并用改进哈里斯鹰算法寻找最优的配置方案。为进一步改善哈里斯鹰算法的寻优精度与收敛速度,引入Tent混沌提高初始化种群的均匀性;将鲸鱼算法的搜索围捕方式与哈里斯鹰算法结合,增加了算法的多样性并提高了寻优精度;引入t分布策略增强全局寻优能力和求解速度。通过算例验证了采用改进哈里斯鹰算法在求解分布式电源优化配置问题中的高效性和稳定性。 展开更多
关键词 分布式电源 配电网 改进哈里斯鹰算法 选址定容 多目标优化
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多策略协同优化的改进HHO算法 被引量：9
5
作者 柴岩 任生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第12期3658-3666,3677,共10页
为进一步提升哈里斯鹰优化算法(HHO)的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法(MSHHO)。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制... 为进一步提升哈里斯鹰优化算法(HHO)的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法(MSHHO)。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制于局部搜索阶段,完善算法开采机制并有效增强个体邻域的搜索严密性,提高算法收敛精度;最后鉴于算法在迭代后期易于陷入局部极值情形,采取柯西变异和反向学习的混合变异策略交替扰动最优个体以助其快速逃离局部极值区,加快算法迭代速度。通过对基准测试函数的求解对比分析、Wilcoxon秩和检验和CEC2014复杂函数对比分析,证实了改进算法优异的寻优性能和稳健的鲁棒性。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 拉丁超立方抽样 莱维飞行 自适应阿基米德螺旋 混合变异
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HHUIM:一种新的启发式高效用项集挖掘方法 被引量：1
6
作者 高智慧 韩萌 +2 位作者 李昂 刘淑娟 穆栋梁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期94-101,共8页
针对基于启发式的高效用项集挖掘算法在挖掘过程中可能丢失大量项集的问题,提出一种新的启发式高效用项集挖掘算法HHUIM。HHUIM利用哈里斯鹰优化算法进行种群更新,能够有效减少项集丢失。提出并设计了鹰的替换策略,解决了搜索空间较大... 针对基于启发式的高效用项集挖掘算法在挖掘过程中可能丢失大量项集的问题,提出一种新的启发式高效用项集挖掘算法HHUIM。HHUIM利用哈里斯鹰优化算法进行种群更新,能够有效减少项集丢失。提出并设计了鹰的替换策略,解决了搜索空间较大的问题,降低了适应度函数值低于最小效用阈值的鹰的数量。此外,提出存储回溯策略,可有效防止算法因收敛过快陷入局部最优。大量的实验表明,所提算法优于目前最先进的启发式高效用项集挖掘算法。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 高效用项集挖掘 启发式算法 智能优化算法
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HHO-LSSVM算法在匹配地面点云孔洞修补中的应用研究 被引量：2
7
作者 张炎 刘立龙 +2 位作者 何广焕 梁月吉 于松超 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第6期65-69,共5页
针对无人机匹配点云经地面点滤波后会存在较多孔洞的问题,提出利用哈里斯鹰算法(harris hawks optimization,HHO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)来进行地面点云孔洞修补。首先利用八叉树结构法对... 针对无人机匹配点云经地面点滤波后会存在较多孔洞的问题,提出利用哈里斯鹰算法(harris hawks optimization,HHO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)来进行地面点云孔洞修补。首先利用八叉树结构法对滤波后点云数据进行地面特征点提取,其次采用哈里斯鹰算法对最小二乘支持向量机中的核参数和正则化参数进行优化,并利用组合算法构建匹配地面点云孔洞修补模型。实验结果表明,与单一最小二乘支持向量机相比,组合模型的孔洞修补精度提高了22.3%,其稳定性也得到增强,具备一定的时效性及现实性。 展开更多
关键词 摄影测量 点云孔洞修补 八叉树结构 最小二乘支持向量机 参数优化 哈里斯鹰算法
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基于改进哈里斯鹰优化算法的多机器人协作焊接路径规划 被引量：3
8
作者 王宏民 李江源 +4 位作者 蒋孟 梁靖斌 吴龙华 宋莹莹 潘增喜 《机电工程技术》 2024年第1期35-39,共5页
为解决多机器人协作焊接路径规划方法需要搜索效率高和寻优精度高的问题,采用性能较优的哈里斯鹰优化算法建立基于寻找最佳初始焊接位置的多机器人协作焊接路径规划方法,仿真实验证明哈里斯鹰算法能够很好地寻找出最佳初始焊接位置和关... 为解决多机器人协作焊接路径规划方法需要搜索效率高和寻优精度高的问题,采用性能较优的哈里斯鹰优化算法建立基于寻找最佳初始焊接位置的多机器人协作焊接路径规划方法,仿真实验证明哈里斯鹰算法能够很好地寻找出最佳初始焊接位置和关节变化稳定的路径,但在多机器人协作焊接路径规划时容易陷入局部最优的问题,因此提出一种提高克服局部最优能力的改进哈里斯鹰优化算法。其中采用3种不同的策略对哈里斯鹰优化算法进行改进:首先采用拉丁超立方抽样策略对种群初始化进行优化;再采用自适应更新因子策略更新r1和r3;最后采用随机飞行策略进行对最佳个体进行位置偏离。利用仿真平台结合两种算法对多机器人协作焊接路径规划各自独立仿真运行30次,并进行结果比较。结果表明相对于原哈里斯鹰优化算法,改进哈里斯鹰优化算法在多机器人协作焊接路径规划中不仅具有更强的克服局部最优能力,还具有很好的收敛精度和收敛速度。 展开更多
关键词 多机器人协作 改进哈里斯鹰算法 最佳初始焊接位置
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基于SDM算法的物联网通信数据动态多域抗干扰方法 被引量：3
9
作者 梁修荣 《自动化与仪器仪表》 2024年第8期38-41,共4页
针对现有方法无法迅速进入多域抗干扰状态且抗干扰状态存在波动的问题,设计基于SDM算法的物联网通信数据动态多域抗干扰方法。本次研究先进行物联网通信数据特征定位,然后基于粗糙集理论构建物联网通信数据动态多域抗干扰决策模型,获取... 针对现有方法无法迅速进入多域抗干扰状态且抗干扰状态存在波动的问题,设计基于SDM算法的物联网通信数据动态多域抗干扰方法。本次研究先进行物联网通信数据特征定位,然后基于粗糙集理论构建物联网通信数据动态多域抗干扰决策模型,获取约简后的动态多域抗干扰决策规则,最后基于哈里斯鹰优化算法实施获取的动态多域抗干扰决策的路径寻优,获取最佳决策路径,实现最好的动态多域抗干扰效果。测试结果表明,应用该方法可在5 s内实现多域抗干扰,且其状态较为稳定,优于对比方法,具有更大的应用价值。 展开更多
关键词 SDM算法 物联网通信数据 哈里斯鹰优化算法 动态多域抗干扰
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