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基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪 认领 引用 被引量：1
1
作者 曹亚超 吕贺轩 +2 位作者 崔彦平 何晓旭 张强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denois... 针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denoising,IWTD)的振动信号联合去噪方法。首先,通过HALA自适应选取VMD的关键参数,将含噪信号自适应分解为n个本征模态函数;其次,通过相关系数法筛选有效模态分量;最后,利用改进的小波阈值函数对选定分量进行二次去噪。结果表明:与VMD、小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)、VMD-IWTD等去噪方法进行对比,基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪方法去噪后的信号信噪比最高、均方根误差最小,具有更好的去噪优越性,适用于非平稳振动信号去噪;当故障特征频率为103.4 Hz时,经该方法去噪处理后,信号中的故障特征频率成分更加突出,背景噪声得到有效抑制。 展开更多
关键词 混合人工旅鼠算法(HALA) 变分模态分解(VMD) 改进小波阈值去噪(IWTD) 振动信号 去噪
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基于ALA优化VMD和Transformer-BiGRU的锂离子电池RUL预测 认领 引用 被引量：1
2
作者 闫来清 梁朝洋 +4 位作者 韩磊 李沁春 蔡钰濠 魏嘉轩 许志超 《电源技术》 CAS 北大核心 2026年第2期277-289,共13页
准确预测电池剩余使用寿命(RUL)对保障电池管理系统的安全运行至关重要。然而,电池容量再生效应和测量误差会影响RUL预测精度,传统经验模态分解(EMD)虽能分解信号,却存在模态混叠问题;此外,现有方法中变分模态分解、预测模型核心参数大... 准确预测电池剩余使用寿命(RUL)对保障电池管理系统的安全运行至关重要。然而,电池容量再生效应和测量误差会影响RUL预测精度,传统经验模态分解(EMD)虽能分解信号,却存在模态混叠问题;此外,现有方法中变分模态分解、预测模型核心参数大多依赖手动设置,不仅耗时费力且预测效果受主观因素影响较大。针对上述难题,提出了一种基于ALA优化VMD和Transformer-BiGRU的预测方法。利用人工旅鼠算法(ALA)对变分模态分解(VMD)的模态分解层数与惩罚因子进行优化,通过VMD将电池容量数据分解为不同频率的模态分量,减小容量再生效应和测量误差的影响。构建了结合注意力机制(Transformer)和双向门控循环单元(BiGRU)的预测模型,并通过海星优化算法(SFOA)优化模型结构和关键参数,将各分量的预测结果加和得到最终预测值。基于MATLAB平台在两组公开数据集上验证了所提模型的有效性,并与其他预测方法进行对比。结果表明,所提方法的均方根误差(RMSE)均低于0.5%,预测精度较高。 展开更多
关键词 锂离子电池 人工旅鼠算法 海星优化算法 变分模态分解 双向门控循环单元 Transformer模型
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基于ALA-VMD结合改进小波阈值的岩石破裂声发射信号去噪算法 认领 引用
3
作者 王婷婷 杨彦卓 +2 位作者 赵万春 史晓东 蔡萌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第8期267-280,共14页
针对岩石破裂阶段中产生大量含噪声发射(acoustic emission,AE)信号的问题,提出一种基于人工旅鼠优化算法(artificial lemming algorithm,ALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合改进小波阈值(improved wavelet ... 针对岩石破裂阶段中产生大量含噪声发射(acoustic emission,AE)信号的问题,提出一种基于人工旅鼠优化算法(artificial lemming algorithm,ALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合改进小波阈值(improved wavelet threshold,IWT)的岩石破裂声发射信号处理方法;利用ALA对VMD的模态个数和惩罚因子进行寻优,计算分解出的模态分量与原始AE信号的相关系数,设置阈值将模态分量分为噪声分量与含噪分量;针对小波阈值降噪不能自适应地选取小波基函数与小波分解层数的问题,结合岩石破裂声发射信号的特点及去噪信号的信噪比与均方根误差筛选最优小波基函数与小波分解层数;然后对含噪分量进行IWT去噪并重构,得到降噪后的AE信号。通过对仿真信号和实测AE信号去噪,结果表明与现有算法相比,信噪比综合提升了44.63%,均方根误差降低了32.97%,表明ALA-VMD-IWT算法对噪声有明显抑制作用,降噪精度更高,可为后续利用岩石AE信号研究岩石特性提供参考。 展开更多
关键词 岩石破裂声发射信号 人工旅鼠优化算法(ALA) 变分模态分解(VMD) 改进小波阈值(IWT)去噪
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基于MSCALA的矿井巷道需风量调节方法 认领 引用
4
作者 贾慧霖 吴海军 +2 位作者 李广军 聂建新 周鑫 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2026年第7期75-84,共10页
针对传统矿井巷道需风量调节存在的调阻范围把控精度不足、多分支风量联动调控易扰动失衡的问题,提出一种基于多策略协同人工旅鼠算法(MSCALA)的矿井巷道需风量调节方法。以井下目标需风分支风量为目标建立风量按需优化调控模型,采用精... 针对传统矿井巷道需风量调节存在的调阻范围把控精度不足、多分支风量联动调控易扰动失衡的问题,提出一种基于多策略协同人工旅鼠算法(MSCALA)的矿井巷道需风量调节方法。以井下目标需风分支风量为目标建立风量按需优化调控模型,采用精确罚函数法完成优化过程中的约束条件转换,通过风量灵敏度理论筛选调阻分支集,并划定其合理风阻调节范围,然后采用MSCALA(在人工旅鼠算法中引入佳点集种群初始化策略、自适应权重因子与非线性逃逸系数策略、人工蜂群全局勘探策略和柯西变异策略而得到)对各调阻分支的最优风阻调节值进行寻优求解,从而实现风量精准调控。实验结果表明:当需风分支出现瓦斯超限工况时,MSCALA对目标分支的最大寻优风量可达7.01 m3/s,较初始风量4.22 m3/s上调66.11%,在全局搜索能力、收敛速度和寻优效果上优于人工旅鼠算法、蜣螂优化算法、黑翅鸢优化算法、增强型自适应旅鼠优化算法等对比算法,实现了需风分支风量的快速精准动态调控,有效解决了需风分支发生瓦斯浓度超限情况下的风量不足问题。 展开更多
关键词 矿井通风网络 通风网络解算 风量调节 风量灵敏度 多策略协同人工旅鼠算法
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基于ALA的锂离子电池ESP模型参数辨识 认领 引用
5
作者 荆志豪 周忠凯 《电源技术》 CAS 北大核心 2025年第10期2080-2087,共8页
锂离子电池的电化学模型是目前精度最高的模型,然而当前电化学模型参数辨识面临着参数维度较高以及复杂性强的困难。针对锂离子电池扩展单粒子模型(ESPM)的参数辨识,提出了一种基于人工旅鼠算法(ALA)的多时间尺度参数分组辨识方法。该... 锂离子电池的电化学模型是目前精度最高的模型,然而当前电化学模型参数辨识面临着参数维度较高以及复杂性强的困难。针对锂离子电池扩展单粒子模型(ESPM)的参数辨识,提出了一种基于人工旅鼠算法(ALA)的多时间尺度参数分组辨识方法。该方法通过将模型参数按照不同时间尺度分组,然后结合不同实验工况分组依次辨识,减少了参数空间维度,简化了参数辨识步骤。实验结果表明该方法参数辨识结果的平均绝对百分误差可以达到0.5%以下,结合ALA算法后可进一步降至0.25%。 展开更多
关键词 锂离子电池 扩展单粒子模型 参数辨识 人工旅鼠算法
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复杂桥梁巡检中无人机安全自适应轨迹规划 认领 引用
6
作者 梁迪 张振 +1 位作者 申笑营 姜佳妮 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期491-499,I0012,共9页
针对复杂桥梁环境下无人机巡检路径规划易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,提出一种融合拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)与麻雀搜索机制的人工旅鼠算法(LHS and sparrow searchbased artificial lemming algorithm,LSS-AL... 针对复杂桥梁环境下无人机巡检路径规划易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,提出一种融合拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)与麻雀搜索机制的人工旅鼠算法(LHS and sparrow searchbased artificial lemming algorithm,LSS-ALA).针对巡检任务多维约束,基于构件表面法向量向外推移构建安全观测空间模型,将复杂避障问题转化为静态边界约束.针对标准算法缺陷改进寻优逻辑,利用LHS的空间分层均匀性优化种群初始化,缓解随机样本在解空间的分布不均问题,提高初始解质量;引入麻雀搜索算法的“发现者-追随者”警戒机制重构位置更新规则,在种群陷入局部停滞时执行位置扰动,引导种群向全局最优区域收敛,增强算法跳出局部极值的能力;结合非线性自适应权重策略,动态调节迭代过程的搜索步长与开发比重.采用3次B样条插值生成符合动力学的平滑轨迹.利用IEEE进化计算大会2022(Congress on Evolutionary Computation 2022,CEC2022)基准测试集与某大跨度斜拉桥模型进行仿真验证.结果表明,与冠豪猪优化算法、白蚁生命周期优化算法、灰狼优化算法、减法平均优化算法及人工旅鼠算法相比,LSS-ALA求得的最短安全路径较灰狼优化算法缩减17.2%,多次独立运行的标准差低至21.36 m,且累计转弯角度较减法平均优化算法降低27.6%,在显著提升收敛精度与鲁棒性的同时,有效保障了巡检轨迹的高平滑度. 展开更多
关键词 桥梁工程 桥梁巡检 路径规划 人工旅鼠算法 麻雀搜索机制 拉丁超立方采样 无人机
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基于组合预测模型的风电短期出力场景生成方法 认领 引用
7
作者 冉华军 杨杰飞 +1 位作者 董家豪 黄显 《现代电子技术》 北大核心 2026年第8期114-120,127,共7页
在高可再生能源渗透率背景下,受天气混沌系统影响,风电出力的间歇性与波动性对电力系统运行、规划及控制构成挑战。可再生能源出力预测及场景生成法是应对新能源出力不确定性的有效手段,基于此,提出一种基于ALA-VMDiTransformer模型的... 在高可再生能源渗透率背景下,受天气混沌系统影响,风电出力的间歇性与波动性对电力系统运行、规划及控制构成挑战。可再生能源出力预测及场景生成法是应对新能源出力不确定性的有效手段,基于此,提出一种基于ALA-VMDiTransformer模型的风电短期出力场景生成方法。首先,利用人工旅鼠算法(ALA)优化变分模态分解(VMD)的关键参数,分解风电出力序列以提取多频段特征;再通过iTransformer模型深度转换与融合特征预测出力并计算误差;其次,基于正态分布构建概率模型,结合蒙特卡洛法生成涵盖多气象条件的场景集,采用概率距离场景削减法简化场景以提升可靠性;再次,从场景集对实际出力的描述精确性出发设置评估指标;最后,利用西北某风电场实际数据开展算例分析,对比LSTM、iTransformer、VMD-iTransformer等模型及传统场景生成法,验证所提方法的有效性与可靠性。结果表明:所提出的ALA-VMDiTransformer方法展现出更强的鲁棒性,在风电出力预测中具有综合性能优势;且相较于传统场景生成方法,改进场景生成方法可实现更高的覆盖率和更低的误差水平。 展开更多
关键词 风电出力预测 场景生成 人工旅鼠算法 变分模态分解 iTransformer模型 组合预测 蒙特卡洛法
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基于改进变分模态分解与DCNN-BiLSTM的中压电缆早期故障辨识方法 认领 引用
8
作者 张雨利 赵洪振 +3 位作者 王威 刘宗杰 邵峻 李长云 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第4期53-61,共9页
为高效辨识10 kV电缆早期故障,提出了一种基于卷积神经网络与双向长短时记忆网络的智能诊断方法.首先,结合快速傅里叶变换与变分模态分解进行多尺度故障信号处理,并通过人工旅鼠优化算法自适应调整变分模态分解参数,进而提高变分模态分... 为高效辨识10 kV电缆早期故障,提出了一种基于卷积神经网络与双向长短时记忆网络的智能诊断方法.首先,结合快速傅里叶变换与变分模态分解进行多尺度故障信号处理,并通过人工旅鼠优化算法自适应调整变分模态分解参数,进而提高变分模态分解的准确性与稳定性.其次,基于相关系数与均方根误差筛选本征模态函数,重构并融合多源特征,构建高质量特征数据集.再次,在特征学习阶段,利用空洞卷积模块扩大感受野、提取局部与全局空间特征,通过双向长短时记忆网络深入挖掘信号的时序演变规律.最后,为强化不同模态特征的协同作用,引入交叉注意力机制,动态分配权重,从而使模型聚焦关键特征区域.结果表明,在各种场景的噪声干扰环境下,所提方法仍能实现高精度的电缆早期故障辨识,具有良好的抗干扰性与泛化能力,为电力系统故障预警与维护提供了有效技术支持. 展开更多
关键词 电缆早期故障 变分模态分解 人工旅鼠算法 特征融合 状态识别
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改进旅鼠算法的机器人路径规划研究 认领 引用
9
作者 焦怀良 刘立群 +2 位作者 何俊强 张政 吴青峰 《电子测量技术》 北大核心 2026年第6期86-97,共12页
为解决旅鼠算法(ALA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进旅鼠算法(IALA)。首先引入Hammersley序列对算法进行种群初始化,使初始种群具有更加优秀的搜索能力;然后利用反向差分变异机制,提高种群的多样性,... 为解决旅鼠算法(ALA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种多策略改进旅鼠算法(IALA)。首先引入Hammersley序列对算法进行种群初始化,使初始种群具有更加优秀的搜索能力;然后利用反向差分变异机制,提高种群的多样性,增强算法逃离局部最优的能力;最后通过软霜冰搜索机制,让算法在优化过程中兼顾局部性和全局性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。为验证改进算法的有效性,选取9个基准测试函数对改进算法进行对比测试,对比结果显示:IALA有着更快的收敛速度及更高的收敛精度。最后将改进算法应用于3种复杂程度地图的机器人路径规划仿真实验,结果表明:与原算法ALA进行比较,改进后的算法IALA在第1种地图中路径最优值下降0.64%,平均值下降2.86%;在第2种地图中路径最优值下降10.24%,平均值下降6.91%;在最后一种地图中路径最优值下降2.02%,平均值下降2.6%。证明了改进后的算法具有更好的路径寻优能力。 展开更多
关键词 旅鼠算法 Hammersley序列 反向差分变异机制 软霜冰搜索 路径规划
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地下空间异构无人系统分布式协同搜索路径规划方法 认领 引用
10
作者 詹浩 周同乐 +1 位作者 陈谋 杨家文 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期12-23,共12页
为解决地下空间中空地异构无人系统协同区域搜索效率低下的问题,本文综合考虑空中与地面障碍物的双重约束,构建了三维栅格地下空间模型。基于此,利用自适应高度的无人系统三维传感器模型,量化分析了探测距离对探测性能的影响,并采用信... 为解决地下空间中空地异构无人系统协同区域搜索效率低下的问题,本文综合考虑空中与地面障碍物的双重约束,构建了三维栅格地下空间模型。基于此,利用自适应高度的无人系统三维传感器模型,量化分析了探测距离对探测性能的影响,并采用信息素图机制,通过信息素的扩散与挥发动态更新环境信息。在分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)框架下,融合差分变异、三角形游走、高斯扰动和t分布自适应扰动策略,提出了一种融合信息素图机制的改进人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm-pheromone map,IDALA-PM),以实现多空地异构无人系统的分布式实时路径规划。仿真结果表明,所提出的IDALA-PM算法能够有效完成地下空间搜索任务,相比传统算法,搜索效率提高了54.2%。 展开更多
关键词 地下空间 空地异构无人系统 协同搜索路径规划 DMPC IDALA-PM
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基于多目标人工旅鼠算法的工业园区综合能源优化调度方法研究 认领 引用
11
作者 付金兴 隋永波 +1 位作者 高辉 徐子尚 《计算技术与自动化》 2026年第1期72-78,共7页
针对综合能源系统低碳经济调度的优化问题,本文提出了一种基于多目标人工旅鼠算法的工业园区综合能源优化调度方法。首先,以系统综合运行成本与碳排放为优化目标,构建含有碳捕集电厂以及氢能利用结构的综合能源系统多目标优化调度模型;... 针对综合能源系统低碳经济调度的优化问题,本文提出了一种基于多目标人工旅鼠算法的工业园区综合能源优化调度方法。首先,以系统综合运行成本与碳排放为优化目标,构建含有碳捕集电厂以及氢能利用结构的综合能源系统多目标优化调度模型;其次,针对复杂多能流综合能源系统难以准确计算系统碳排放的问题,提出一种改进动态碳排放因子计算系统碳排放,以提高系统碳排放的准确度;然后,针对现有多目标优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,引入非支配排序与选择以及信息反馈机制,将人工旅鼠算法改进为多目标人工旅鼠算法,增强其全局搜索能力和收敛性;最后,通过不同场景及不同算法的对比结果表明,所提调度方法可使运行成本最多降低18.20%,碳排放量最多减少36.17%,从而证明了该方法能够有效解决综合能源多目标优化调度问题,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 综合能源 人工旅鼠算法 优化调度 碳排放 碳捕集电厂
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基于助听器自适应增益的预测研究 认领 引用
12
作者 方宏宇 张宇翔 宫琴 《电子测量技术》 北大核心 2026年第3期77-86,共10页
传统助听器在语音放大过程中采用的增益补偿公式主要适用于安静环境,无法满足听损患者在不同环境下实际增益的需求,这导致患者对助听器增益补偿不满意、佩戴体验感不佳,为解决这一问题,本文提出了一种针对实际生活环境自动调整最适增益... 传统助听器在语音放大过程中采用的增益补偿公式主要适用于安静环境,无法满足听损患者在不同环境下实际增益的需求,这导致患者对助听器增益补偿不满意、佩戴体验感不佳,为解决这一问题,本文提出了一种针对实际生活环境自动调整最适增益的GS-LGA-XGBoost算法,算法通过极端梯度提升(XGBoost)、网格搜索(GS)和改进的遗传算法(LGA)来预测助听器各频率点增益,利用实际医院采集的患者满意的1200只耳朵的助听器增益数据作为数据集,构建小声、中声、大声三个增益预测模型。本文提出的算法在小声、中声和大声增益测试集上的测试效果更接近患者满意的增益值。与三种不同的机器学习方法(支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和深度学习(DNN))相比较,本文提出的算法在预测助听器增益方面均优于其他机器学习方法。本文提出的GS-LGA-XGBoost算法不但实现助听器增益在不同环境下的动态调整,而且预测精度高,更符合听障患者对助听器满意增益的需求。 展开更多
关键词 助听器 增益 极端梯度提升 人工旅鼠算法
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基于改进人工旅鼠算法的危化品运输路径多目标优化 认领 引用
13
作者 刘楚涵 朱全银 《物流科技》 2026年第12期109-113,共5页
危化品运输的安全与效率是工业发展中的重要课题。文章针对现实路网环境下的危化品运输路径优化问题展开研究。在综合考虑运输过程中的人口风险、环境风险及运输成本的基础上,构建了1个以风险最小化和成本最小化为目标的多目标优化模型... 危化品运输的安全与效率是工业发展中的重要课题。文章针对现实路网环境下的危化品运输路径优化问题展开研究。在综合考虑运输过程中的人口风险、环境风险及运输成本的基础上,构建了1个以风险最小化和成本最小化为目标的多目标优化模型。为求解该模型,文章采用了人工旅鼠算法,并通过引入动态莱维飞行策略对算法进行改进,以平衡算法的全局探索与局部开发能力。实例分析部分以淮安市路网数据为基础,将改进后的人工旅鼠算法与原始算法进行对比。结果表明,改进算法在求解质量上优于原始算法,并在不同决策目标下均能有效降低运输成本或风险,验证了所建模型与改进算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 危化品运输 路径优化 多目标优化 人工旅鼠算法
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基于深度挖掘时序特征的大坝变形预测模型 认领 引用
14
作者 王涵博 张磊 赵二峰 《水力发电》 CAS 2026年第6期99-105,共7页
针对传统监控模型对实测时序效应捕捉能力不足、单一模型预测精度较低和混合模型超参数选取困难等问题,提出了基于人工旅鼠算法(ALA)优化的大坝变形TCN-BiGRU-AM预测模型。首先,利用时域卷积网络(TCN)对变形序列进行卷积运算,高效捕捉... 针对传统监控模型对实测时序效应捕捉能力不足、单一模型预测精度较低和混合模型超参数选取困难等问题,提出了基于人工旅鼠算法(ALA)优化的大坝变形TCN-BiGRU-AM预测模型。首先,利用时域卷积网络(TCN)对变形序列进行卷积运算,高效捕捉数据中的局部时序特征,再利用双向门控循环单元(BiGRU)的双向并行结构挖掘变形实测序列的全局双向依赖关系;其次,引入注意力机制对BiGRU输出的特征分配不同权重,强化关键信息的影响;最后,再利用ALA对TCN-BiGRU-AM模型关键参数寻优以得到最优预测模型。应用实例表明,ALA-TCN-BiGRU-AM模型预测精度高,且在实测序列连续的波动点和峰值处,具有更好的拟合效果,表明该模型能够充分挖掘大坝变形时序特征,为保障工程安全运行提供了新方案。 展开更多
关键词 大坝变形 时域卷积网络 双向门控循环单元 人工旅鼠算法 注意力机制 预测模型
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融合防御式交互机制的人工旅鼠算法及其应用 认领 引用
15
作者 韩玉 刘升 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第3期790-803,共14页
针对人工旅鼠优化算法在复杂优化问题中存在收敛精度不足且易陷入局部最优的问题,提出了一种融合防御式交互机制的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm,IALA)。首先,通过种群自适应调节因子动态平衡算法探索和开发的能... 针对人工旅鼠优化算法在复杂优化问题中存在收敛精度不足且易陷入局部最优的问题,提出了一种融合防御式交互机制的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm,IALA)。首先,通过种群自适应调节因子动态平衡算法探索和开发的能力;其次,采用随机掩码维度学习策略,提高算法在复杂空间中的求解能力;此外,引入防御式交互机制,增强算法跳出局部最优的能力;最后,结合混沌-高斯混合变异策略,提高算法后期局部开发精度。为验证所提算法的有效性和实用性,将其与多种优秀算法在CEC2017和CEC2022测试集上进行对比实验并应用到3个工程优化问题的求解中。结果表明,IALA的Friedman平均排名稳居首位;相较于原始算法,其平均值误差降低了28.62%,标准差平均降低了44.31%。在实际工程问题中,IALA表现出较好的适用性和优越性。 展开更多
关键词 人工旅鼠优化算法 种群自适应调节因子 随机掩码维度学习 防御式交互机制 混沌-高斯混合变异
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基于融合迁移学习的IPCNN串联型故障电弧检测研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 严灵潇 李斌 +1 位作者 舒嘉辉 张勇志 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期258-272,共15页
针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取... 针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取感性负载和阻性负载在发生串联故障时的一维电压信号,利用格拉姆角场将其转换为二维图像,形成新的图片数据集并将其送入源域上的双通道卷积神经网络(PCNN)模型中进行训练得到该模型的权重参数。然后通过迁移学习将源域上已训练好的权重参数迁移至目标域上的IPCNN模型中,加快模型训练时间,节省计算资源。同时,在IPCNN模型中加入了门控循环单元(GRU)和多头注意力机制(MSA)来提高模型计算效率和表达能力,并且在IPCNN模型中舍弃掉PCNN模型中的分类层,使用L2正则化支持向量机(L2-SVM)代替Softmax层进行分类任务控制模型的复杂度,从而提高模型的泛化能力。最后,针对模型中的学习率和神经元个数等超参数难以确定的问题,利用改进后的人工旅鼠算法进行优化,使其网络结构更加合理。通过对比实验,该模型对感性负载和阻性负载的平均识别准确率分别为97%和97.75%。证明所提方法克服了在数据稀缺的情况下导致模型识别精度低的问题,对于家用负载串联电弧故障的识别具有良好的成效。 展开更多
关键词 格拉姆角场 IPCNN 改进人工旅鼠算法 迁移学习 故障检测
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基于混沌映射改进新型仿生算法的大坝应力深度学习模型构建研究 认领 引用 被引量：1
17
作者 童广勤 严为光 +2 位作者 耿峻 赵鹏 汪昌港 《水电能源科学》 北大核心 2025年第11期153-157,共5页
大坝应力是影响坝体安全稳定的重要因素,准确估算坝体应力对大坝安全运行及管理维护具有重要意义。为高精度构建坝体应力估算模型,基于实际重力坝工程2006~2024年多年实测应力数据,以卷积神经网络模型(CNN)、长短期记忆神经网络模型(BiL... 大坝应力是影响坝体安全稳定的重要因素,准确估算坝体应力对大坝安全运行及管理维护具有重要意义。为高精度构建坝体应力估算模型,基于实际重力坝工程2006~2024年多年实测应力数据,以卷积神经网络模型(CNN)、长短期记忆神经网络模型(BiLSTM)和Attention机制为基础构建组合模型CBA,采用Chebyshev映射和Henon映射对人工旅鼠优化算法(ALA)和中华穿山甲优化算法(CPO)进行进一步改进,对CBA模型进行优化,构建得出CACBA模型、CCCBA模型、HACBA模型和HCCBA模型,对坝体挡水坝段和泄洪坝段应力进行估算模拟。结果表明,在所有模型中,CACBA模型模拟值与实测值的变化趋势拟合效果最高,该模型模拟值的相对误差变化曲线最平稳,表明该模型具有较高的鲁棒性;CACBA模型模拟精度最高,在泰勒图结果中,CACBA模型与实测值最为接近;CACBA模型表现出了较高的可移植性,在可移植性分析中,该模型误差低于0.130 MPa,一致性高于0.980。因此,CACBA模型具备较高的坝体应力估算能力,可为坝体安全运行提供有力保障。 展开更多
关键词 大坝应力 卷积神经网络模型 长短期记忆神经网络模型 人工旅鼠优化算法 中华穿山甲优化算法
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基于协同聚类与优化分解的时序卷积双向神经网络短期光伏功率预测方法 认领 引用 被引量：3
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作者 张紫格 舒征宇 +2 位作者 刘颂凯 姚钦 童华敏 《分布式能源》 2025年第5期41-51,共11页
针对光伏发电功率因天气变化导致的间歇性和波动性从而导致预测精度较低的问题,提出一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)网络和K均值(K-means)算法(S-Kmeans)的协同聚类、改进的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algo... 针对光伏发电功率因天气变化导致的间歇性和波动性从而导致预测精度较低的问题,提出一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)网络和K均值(K-means)算法(S-Kmeans)的协同聚类、改进的人工旅鼠算法(improved artificial lemming algorithm,IALA)优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与时序卷积网络(temporal convolutional networks, TCN)-双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)联合构建的多层级短期光伏功率预测方法。首先,根据相关性分析选出关键气象因子,采用S-Kmeans的协同聚类将光伏数据划分为晴天、多云、阴雨3种典型天气类型。在此基础上,利用IALA对VMD参数组合进行自适应优化,实现光伏功率序列的最优分解,从而更好地捕捉信号的局部特征。最后,对每个子序列构建TCN-BiGRU模型,通过分量预测与全局重构得到预测结果,提升预测精度。实验结果表明,提出的优化模型在各项性能指标上均优于对比模型,验证了其在提高短期光伏功率预测精度方面的有效性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 变分模态分解(VMD) 改进人工旅鼠算法(IALA) 时序卷积网络(TCN) 双向门控循环单元(BiGRU)
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多策略改进的人工旅鼠算法及工程应用 认领 引用 被引量：3
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作者 杨原 陈明霞 +1 位作者 陆俊良 严一踔 《电子测量技术》 北大核心 2025年第22期98-111,共14页
人工旅鼠算法是一种新提出的元启发式算法,能够通过模拟旅鼠的4种不同行为,有效探索复杂的搜索空间,但该算法仍存在过早收敛、探索不足、缺乏鲁棒性以及易陷入局部最优。针对上述问题,本文提出一种多策略改进的人工旅鼠算法,首先,引入Ha... 人工旅鼠算法是一种新提出的元启发式算法,能够通过模拟旅鼠的4种不同行为,有效探索复杂的搜索空间,但该算法仍存在过早收敛、探索不足、缺乏鲁棒性以及易陷入局部最优。针对上述问题,本文提出一种多策略改进的人工旅鼠算法,首先,引入Halton序列实现初始种群均匀分布,以提升全局搜索能力;其次,结合精英池策略与惯性权重,避免搜索过度依赖最优个体,增强种群的跳跃搜索能力,从而抑制早熟收敛;最后,在算法迭代后期引入非线性权重的黄金正弦策略,与觅食行为相结合,以提高局部搜索的精度与稳定性。为验证改进算法的性能,本文选取CEC2017测试函数集进行实验,并采用Wilcoxon秩和检验进行统计分析。实验结果表明,改进后的算法在收敛速度、寻优精度以及稳定性方面均优于5种对比算法,相较于原算法平均值误差降低了27.36%,标准差平均降低了36.99%,在3个工程优化问题中,改进后的算法均取得了最小目标函数值,优于对比算法,表现出较好的适用性和优越性。 展开更多
关键词 人工旅鼠算法 Halton序列 精英池 黄金正弦 行星轮系设计 多盘离合器制动器 工业制冷系统
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基于ALA-VMD的碱金属气室温度控制噪声抑制方法研究 认领 引用
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作者 高雪林 范文峰 +2 位作者 夏浩 王灿 段利红 《导航与控制》 2025年第5期27-38,共12页
无自旋交换弛豫(SERF)原子惯性测量装置因具备超高的理论精度,成为新一代惯性测量装置的重要发展方向。为解决SERF惯性测量装置气室温控过程引入的低频噪声,采用了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的噪声特... 无自旋交换弛豫(SERF)原子惯性测量装置因具备超高的理论精度,成为新一代惯性测量装置的重要发展方向。为解决SERF惯性测量装置气室温控过程引入的低频噪声,采用了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的噪声特征提取方法,并引入旅鼠优化算法(Artificial Lemming Algorithm, ALA)对VMD模态分解的参数进行自适应寻优,进而快速准确地提取气室温控系统中的低频干扰噪声特征。基于提取的噪声特征,定位了由测温过程中滑动中值滤波这种数据后处理方式引入的干扰,并设计了基于ACPL-C87A的光耦隔离电路,通过对功率元件进行电气隔离来抑制电磁噪声的反射。实验测试表明,所设计的光耦隔离电路可显著提升装置性能:在PID温控模式下,1 Hz处惯性测量灵敏度由2.65×10-5(°)/s/Hz1/2提升至4.65×10-6(°)/s/Hz1/2,2 Hz处惯性测量灵敏度由8.31×10-6(°)/s/Hz1/2提升至2.48×10-6(°)/s/Hz1/2,验证了该方法可有效抑制低频噪声干扰,使得SERF惯性测量装置在保留PID控制快速响应和高调节精度优势的同时,实现了与PI控制相当的灵敏度性能。 展开更多
关键词 变分模态分解 旅鼠优化算法 光耦隔离电路 低频噪声抑制 碱金属气室温度控制 无自旋交换弛豫
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