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一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法
1
作者 张涛 魏彪 +2 位作者 李永健 马赫 何勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期54-60,共7页
针对滚动轴承故障诊断中种群分布不均匀及算法早熟收敛问题,提出一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用折射反向学习方法初始化种群,并生成反向解,有效扩大搜索范围;然后,将正余弦算法(SCA)策略引入北方苍鹰优化算法(NGO... 针对滚动轴承故障诊断中种群分布不均匀及算法早熟收敛问题,提出一种SCNGO-MMPE-VMD的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用折射反向学习方法初始化种群,并生成反向解,有效扩大搜索范围;然后,将正余弦算法(SCA)策略引入北方苍鹰优化算法(NGO)勘察阶段,通过非线性加权系数ω动态调节步长搜索因子,降低个体位置更新对局部信息的依赖,显著提高算法收敛速度与精度;最后,构建多尺度均值排列熵(MMPE)与峭度的融合指标作为适应度函数,增强故障特征敏感性。通过对不同的实测信号进行测试,结果表明,在强噪声干扰下,相较传统方法,所提方法可提前300 min(初期故障)和700 min(微弱故障)识别故障特征,验证了其工程实用性。 展开更多
关键词 正余弦算法 滚动轴承 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 多尺度均值排列熵 变分模态分解
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基于改进北方苍鹰算法优化SVM的轴承故障诊断研究
2
作者 吴晓君 李渠伟 《机械强度》 北大核心 2025年第5期80-89,共10页
针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自... 针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自适应惯性权重因子以及柯西变异策略来改进北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法,并结合SVM构建INGO-SVM故障诊断模型。为评估改进算法的性能,首先,使用基准测试函数进行了试验,并将改进算法与现有的NGO、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)等进行比较,改进算法的性能在一定程度上有所提升。然后,通过小波包分解对原始诊断信号进行特征提取并划分出10种类别,使用第3层各频段的能量作为特征向量,输入到故障诊断模型;最后,比较了改进算法与其他3种算法在优化SVM参数进行故障分类时的性能。结果表明,改进算法能够有效准确地实现不同故障的分类,准确率可达99.39%,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 柯西变异策略 小波包分解 支持向量机
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INGOA结合LSTM的自来水混凝投药预测模型
3
作者 张庭源 张长胜 +3 位作者 张健忠 田海勇 毛辉 丁鑫 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期222-230,共9页
为解决自来水厂混凝投药量的控制问题,提出一种基于改进的北方苍鹰优化算法(INGOA)结合长短期记忆神经网络(LSTM)的混凝投药预测模型.为均衡NGOA的全局勘探和局部开发能力,根据种内竞争机制,加强算法的局部持续开发能力,引入柯西-高斯... 为解决自来水厂混凝投药量的控制问题,提出一种基于改进的北方苍鹰优化算法(INGOA)结合长短期记忆神经网络(LSTM)的混凝投药预测模型.为均衡NGOA的全局勘探和局部开发能力,根据种内竞争机制,加强算法的局部持续开发能力,引入柯西-高斯变异增加算法在局部最优值及其邻域附近的逃逸能力,提升算法的全局优化能力;利用基于Bernoulli混沌的自适应权重加快算法收敛速率.用Pearson相关系数法降低模型的输入维度,通过INGOA优化LSTM网络,得到最优参数组合策略,建立INGOA-LSTM非线性混凝投药量预测模型.对某自来水厂的数据进行训练和测试,结果表明,与LSTM及传统的预测模型相比,INGOA-LSTM模型效果最佳,在各项指标中均取得较优的性能,均方根误差为82.2μg/L,平均绝对误差为13.9μg/L,平均绝对百分比误差为0.29%. 展开更多
关键词 混凝投药预测 长短期记忆神经网络 改进的北方苍鹰优化算法 种内竞争机制 Bernoulli混沌权重
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基于改进北方苍鹰算法的氢电热综合能源微电网优化调度
4
作者 许可 魏立明 《技术与市场》 2025年第1期8-14,共7页
针对氢电热联供型微电网运行调度的优化问题,为实现多能互补低碳经济的目标,充分利用电解槽和氢燃料电池的余热回收,整合氢电热制备和储存过程,建立了氢电热联供综合微电网优化调度模型,以经济性、环保性为综合目标函数。在此基础上提... 针对氢电热联供型微电网运行调度的优化问题,为实现多能互补低碳经济的目标,充分利用电解槽和氢燃料电池的余热回收,整合氢电热制备和储存过程,建立了氢电热联供综合微电网优化调度模型,以经济性、环保性为综合目标函数。在此基础上提出改进的北方苍鹰算法对优化模型进行求解,融合Tent混沌映射,识别攻击阶段基于最优解进行位置更新,追逐逃避阶段采用分段非线性cos函数修改自适应半径R,通过比较北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)、蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)、改进北方苍鹰算法3种不同算法获得结果。案例研究表明:改进北方苍鹰算法与其他算法相比具有更好的收敛性能、更快的计算速度和更高的精度,有效降低了微电网经济环保的综合成本,实现氢电热之间的能源梯阶利用和互补,提高了能源的利用效率。 展开更多
关键词 氢电热综合能源微电网 优化调度 改进北方苍鹰算法
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基于INGO-RF的边坡稳定性预测模型
5
作者 石峻峰 周琳 +1 位作者 任宇联 王志鹏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1380-1390,共11页
为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案... 为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案例,选取重度γ、黏聚力c、内摩擦角φ、边坡角α、边坡高度H和孔隙压力比ru作为主要预测特征指标。其次,由于传统随机森林模型存在超参数问题,采用最佳值引导、减法优化器、柯西变异和动态调整搜索策略的INGO算法优化随机森林(Random Forest, RF)模型超参数。最后,与5种不同算法相比,所设计的INGO算法在8个测试函数中展现出更优的参数寻优能力和收敛速度;与5种不同预测模型相比,所设计的INGO-RF模型的各项评估指标均优于其他模型,该模型在训练集和测试集中的准确率分别为99.1%和91.2%,且发现γ是影响边坡稳定性的最敏感特征。研究表明,INGO-RF预测模型为边坡稳定性预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 可视化分析 改进北方苍鹰优化算法 随机森林 预测模型
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改进北方苍鹰优化LSSVM的高程异常拟合算法
6
作者 马亮 《地理空间信息》 2025年第3期18-21,26,共5页
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)高程异常拟合时精度较低的问题,提出了改进北方苍鹰优化LSSVM的高程异常拟合方法。首先通过混沌映射、自适应惯性权重因子和Levy飞行策略增强北方苍鹰优化算法的搜索能力,有效避免算法陷入局部最优解;然... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)高程异常拟合时精度较低的问题,提出了改进北方苍鹰优化LSSVM的高程异常拟合方法。首先通过混沌映射、自适应惯性权重因子和Levy飞行策略增强北方苍鹰优化算法的搜索能力,有效避免算法陷入局部最优解;然后将改进算法获取的初始结果作为LSSVM的初始参数进行GNSS高程异常拟合,以提高高程异常拟合精度。结果表明,该算法能有效提高高程异常拟合精度,相较于LSSVM、NGO-LSSVM方法,外符合精度至少提高33.67%、14.28%,证明了其可行性与优越性。 展开更多
关键词 改进北方苍鹰优化算法 混沌映射 自适应惯性权重因子 Levy飞行 LSSVM
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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
7
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INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测研究 被引量：6
8
作者 付文龙 章轩瑞 +2 位作者 张海荣 傅雨晨 刘兴韬 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期133-143,共11页
为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间... 为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间序列进行分解,得到一系列相对平稳的子序列。然后对各子序列分量进行相空间重构,得到相应的相空间矩阵。接着针对长短期记忆网络(LSTM)训练时间较长和权重参数较多的问题,提出一种SWGMN对各子序列分量建立预测模型。同时,为提高模型预测性能,提出一种INGO对SWGMN模型的两个超参数进行寻优,得到最优参数组合。最后累加各子序列预测值,得到最终风速预测结果。实验结果表明,在单步预测和多步预测中,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数R2分别为0.1828 m/s、0.2263 m/s、4.5481%、0.987和0.2429 m/s、0.3107 m/s、6.1113%、0.976,相较于传统方法具有更高的预测精度和预测效率。 展开更多
关键词 风速 预测 深度学习 变分模态分解 共享权重门控记忆网络 改进的北方苍鹰优化算法
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多策略改进的NGO算法在大坝参数反演中的应用 被引量：3
9
作者 曹文翰 马琳 郝小鸟 《水力发电》 CAS 2024年第5期101-109,共9页
为解决混凝土坝参数优化反演存在的问题,包括寻优性能不佳、精度不足和效率低下等,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法(MSNGO)的混凝土坝参数优化反演策略。首先,采取多个策略改进北方苍鹰算法,以提高原始算法的寻优能力。接着,结合... 为解决混凝土坝参数优化反演存在的问题,包括寻优性能不佳、精度不足和效率低下等,提出了一种基于多策略改进北方苍鹰算法(MSNGO)的混凝土坝参数优化反演策略。首先,采取多个策略改进北方苍鹰算法,以提高原始算法的寻优能力。接着,结合有限元正分析,构建计算与实测值之间合适的目标函数,利用MSNGO构建智能优化反演模型,并通过并行策略提高反演效率,搜索得到参数反演最优值。通过两个算例对该方法进行验证,并与基准优化算法比较计算结果。结果表明,MSNGO反演策略比其他优化算法收敛速度快、且能跳出局部极值使反演参数结果更为准确,测点计算值与实测值有良好的吻合度,表明该智能优化方法可在混凝土坝参数反演的实际问题中进行应用。 展开更多
关键词 多策略改进 北方苍鹰优化算法 位移统计模型 参数反演 弹性模量 混凝土坝
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