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基于TL-AIDBN的海上风电机组轴承变工况智能识别方法
1
作者 张军华 宫伟 +3 位作者 周庆梅 张宁 张文昊 周琪 《船舶工程》 北大核心 2025年第S2期71-78,共8页
[目的]海上风力发电机组运行受工况不一、运行环境复杂的影响,在变工况条件下同时存在不同故障类型、故障程度和故障位置,导致特征提取不足,出现诊断精度低的问题,为此,[方法]提出基于数据增强结合迁移学习的改进深度置信网络(TL-AIDBN... [目的]海上风力发电机组运行受工况不一、运行环境复杂的影响,在变工况条件下同时存在不同故障类型、故障程度和故障位置,导致特征提取不足,出现诊断精度低的问题,为此,[方法]提出基于数据增强结合迁移学习的改进深度置信网络(TL-AIDBN)智能识别方法。采用模拟退火蜉蝣算法(SAMA)优化的变分经验模态分解(VMD)分解源域与目标域的原始信号,并依据峭度-最大相关系数准则重构,通过滑动窗口截取信号并压缩感知(CS)增强数据可区分度;将源域增强样本输入到改进的AIDBN逐层训练获取网络权重和偏置值,利用少量的目标标签反向微调AIDBN模型权重和偏置值,实现滚动轴承变工况多故障状态识别。[结果]数据集验证结果表明,所提改进方法具有更高的识别精度和更好的鲁棒性,[结论]可为海上风电机组变工况故障诊断提供重要的指导意义。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 模拟退火蜉蝣算法(sama) 迁移学习(TL) 改进深度置信网络(AIDBN)
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改进蜉蝣算法及其在脑电信号识别中的应用 被引量：2
2
作者 赵梦玲 杨心露 殷新宇 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期51-58,共8页
针对蜉蝣算法搜索能力欠佳、容易陷入局部最优等不足,提出了一种混沌模拟蜉蝣算法。首先,对比选择了Logistic混沌序列生成初始化种群,使用模拟退火算法对蜉蝣算法的速度更新方式进行了优化。然后,基于7个测试函数对改进后的算法进行仿... 针对蜉蝣算法搜索能力欠佳、容易陷入局部最优等不足,提出了一种混沌模拟蜉蝣算法。首先,对比选择了Logistic混沌序列生成初始化种群,使用模拟退火算法对蜉蝣算法的速度更新方式进行了优化。然后,基于7个测试函数对改进后的算法进行仿真对比实验,结果证明改进后算法的寻优性能和收敛速率明显提升。最后,对5位受试者的脑电信号进行了时频域和F-score特征提取,并使用改进后的算法优化支持向量机分类器。应用优化后的分类器对提取的信号数据进行了识别,与不同分类器的识别结果相比,改进蜉蝣算法优化后的分类器的平均识别率达88%以上。 展开更多
关键词 蜉蝣算法 模拟退火算法 混沌初始化 特征提取 支持向量机
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改进蜉蝣优化算法在圆度误差评定中的应用
3
作者 李婧妍 莫愿斌 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期112-116,120,共6页
现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法... 现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法(Mayfly Optimization Algorithm,MOA)的不足,通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降,提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果,进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法,在求解质量和稳定性上优于MOA,这为圆度误差评定问题提供了新的方法。 展开更多
关键词 自适应 柯西分布 模拟退火 圆度误差 蜉蝣优化算法
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