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融合组合采样和IBKA-KELM的油浸式变压器故障诊断方法 认领 引用
1
作者 刘可真 张昌豪 +3 位作者 盛戈皞 赵勇军 陈阳 邱印能 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2026年第6期122-133,共12页
为解决变压器故障小样本数量不足及不均衡特性导致故障诊断精度低的问题,提出一种融合少数类过采样与加权编辑最近邻算法组合采样和改进黑翅鸢算法优化核极限学习机的变压器故障诊断方法。首先,基于非均衡故障数据集构建加权异构值差异... 为解决变压器故障小样本数量不足及不均衡特性导致故障诊断精度低的问题,提出一种融合少数类过采样与加权编辑最近邻算法组合采样和改进黑翅鸢算法优化核极限学习机的变压器故障诊断方法。首先,基于非均衡故障数据集构建加权异构值差异度量空间,重构样本邻域关系,并融合编辑最近邻算法清洗过采样噪声,增强小样本的局部密度和类间区分度,为训练诊断模型提供充足的均衡样本;此外,建立气体特征比值矩阵,并采用最大信息系数结合随机森林筛选最优特征子集,以提升特征表征能力;最后,利用混合策略改进的改进黑翅鸢算法寻优核极限学习机的结构参数,构建改进黑翅鸢算法-核极限学习机故障诊断模型,实现了多分类故障样本的准确辨识。实验结果表明,相较于少数类过采样、自适应合成抽样法等传统过采样方法,所提的组合采样方法有效增强了不平衡样本特征,诊断准确率达96.05%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 组合采样 改进黑翅鸢算法 核极限学习机
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基于多模态时频融合的IBKA-SVM齿轮箱故障识别方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 华旭 鲁玉军 周晓东 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第7期1400-1412,共13页
针对齿轮箱振动信号非平稳性强、多维特征难以充分表征以及传统故障诊断方法泛化能力不足的问题,提出了一种基于多模态时频融合(MTFF)的改进黑翅鸢优化算法-支持向量机(IBKA-SVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,基于卷积神经网络(CNN)和支... 针对齿轮箱振动信号非平稳性强、多维特征难以充分表征以及传统故障诊断方法泛化能力不足的问题,提出了一种基于多模态时频融合(MTFF)的改进黑翅鸢优化算法-支持向量机(IBKA-SVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM),引入了主成分分析(PCA)方法,论述了CNN-SVM模型的可行性;然后,将原始振动信号分别转换为连续小波变换(CWT)、快速傅里叶变换(FFT)和格拉姆角场(GAF)三种互补模态时频图像,使用多模态时频融合(MTFF)策略得到了三通道融合图像,利用视觉几何组网络(VGG)对三模态图像进行了深层特征提取,形成了高维融合特征,并与单模态图像进行了对比;引入改进的黑翅鸢算法对SVM参数进行了自适应全局寻优,并通过实验验证了算法的优越性;最后,构建了基于多模态时频融合的IBKA-SVM故障诊断模型,并在东南大学齿轮箱数据集上开展了实验,验证了该模型的准确性。研究结果表明:MTFF优于单模态图像,IBKA-SVM在齿轮箱数据集上20次的平均准确率为99.34%,优于其他方法;除此之外,基于多模态时频融合的IBKA-SVM故障诊断模型的10次平均诊断准确率达到99.23%,高于基于变模态分解(VMD)-粒子群优化(PSO)-SVM的98.15%、短时傅里叶变换(STFT)-2D-CNN-SVM的97.34%和深度卷积网络-双向长期记忆网络(DCNN-BiLSTM)的98.81%;多模态时频特征融合可显著提升振动信号的特征表达能力,而IBKA的引入有效增强了SVM的全局优化能力,使MGCF-VGG-IBKA-SVM模型在准确性与稳定性方面均表现优异。该诊断方案不仅可以为齿轮箱故障识别提供可靠技术支撑,其多模态时频融合与智能优化思路也可为同类旋转机械故障诊断问题提供有益借鉴。 展开更多
关键词 旋转机械故障诊断 多模态时频融合 时频图像 卷积神经网络 支持向量机 改进黑翅鸢优化算法 平均准确率
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基于IBKA和BiLSTM-Transformer的面板坝渗透系数反演分析模型 认领 引用
3
作者 郭莹莹 王润英 +1 位作者 马泽锴 代硕 《水力发电》 CAS 2025年第11期40-47,共8页
针对渗透系数传统反演方法精度低、计算耗时长等问题,采用蒙特卡洛抽样方法构建渗透系数组合与测点渗压水头组成的学习样本,在双向长短期记忆网络(BiLSTM)中引入Transformer模块,建立了BiLSTM-Transformer模型拟合监测点渗压水头与渗透... 针对渗透系数传统反演方法精度低、计算耗时长等问题,采用蒙特卡洛抽样方法构建渗透系数组合与测点渗压水头组成的学习样本,在双向长短期记忆网络(BiLSTM)中引入Transformer模块,建立了BiLSTM-Transformer模型拟合监测点渗压水头与渗透系数之间的非线性映射关系;在此基础上利用通过精英反向初始化策略以及黄金正弦引导策略改进的黑翅鸢优化算法(IBKA)寻优该模型超参数,提出了基于IBKA-BiLSTM-Transformer大坝渗透系数智能反演分析模型,最后利用工程实测资料进行了验证。结果表明,反演所得渗透系数取值合理,经有限元正演所得监测点渗压水头计算值与实测值基本吻合,满足工程精度要求,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 面板堆石坝 渗透系数 多维反演 改进黑翅鸢优化算法 双向长短期记忆网络
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基于混合黑翅鸢算法的大型泵站机组启停约束下优化调度 认领 引用
4
作者 李四海 冯晓莉 +1 位作者 张攀 王思盈 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期80-89,共10页
针对多数调泵站因缺乏科学运行方案导致的水能资源浪费、运行成本高的问题,该研究以引黄济青工程打渔张泵站为对象,开展降低运行电费、提升运行经济性的优化研究。在保证安全运行的前提下,考虑分时电价机制,构建了以日运行电费最小为目... 针对多数调泵站因缺乏科学运行方案导致的水能资源浪费、运行成本高的问题,该研究以引黄济青工程打渔张泵站为对象,开展降低运行电费、提升运行经济性的优化研究。在保证安全运行的前提下,考虑分时电价机制,构建了以日运行电费最小为目标的泵站系统优化调度模型,并严格约束机组启停、流量、叶片角度及开机台数,确定最优开机台数及各时段叶片角度。提出了混合黑翅鸢算法(hybrid black-winged kite algorithm,HBKA),并用经典算例测试验证了其优异的寻优能力、稳定性和收敛速度。在5.0 m运行扬程下,抽水总量约束-机组连续运行方案通过优化叶片角度实现了抽水量在不同电价时段的合理分配。该方案较抽水流量约束方案和现场实际运行方案可分别节省电费2.50%~5.15%和7.58%~21.14%,其中尖峰时段电费降低13.01%,经济效益显著。敏感性分析表明,扬程变化±10%导致电费波动-8.11%~+14.33%,模型均能保持可行性。研究成果对大型泵站机组设计选型与运行管理具有重要的理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 大型泵站 优化调度 混合黑翅鸢算法 叶片角度 降本增效 启停机约束
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基于改进黑翅鸢算法的航班滑行路径多目标优化 认领 引用
5
作者 张惠 吴永强 《科技和产业》 2026年第5期69-76,共8页
针对大型枢纽机场的航班滑行路径优化问题,以避免滑行冲突为前提,构建最小化滑行时间、延误成本和油耗成本的多目标优化模型,并设计一种改进黑翅鸢算法(IBKA)求解。该算法嵌入Dijkstra算法预筛路径,结合佳点集与反向学习初始化及差分进... 针对大型枢纽机场的航班滑行路径优化问题,以避免滑行冲突为前提,构建最小化滑行时间、延误成本和油耗成本的多目标优化模型,并设计一种改进黑翅鸢算法(IBKA)求解。该算法嵌入Dijkstra算法预筛路径,结合佳点集与反向学习初始化及差分进化(DE)增强优化性能。以成都双流机场为例,仿真结果表明,IBKA能够生成分布更均衡的帕累托解集,较标准BKA平均降低滑行时间3.7%、延误成本6.3%和油耗成本2.5%,验证了模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 滑行路径优化 滑行冲突解脱 改进黑翅鸢算法(IBKA) 多目标优化
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基于多策略改进黑翅鸢算法的机械臂时间最优轨迹规划 认领 引用
6
作者 陈浪 卢振坤 +3 位作者 游智超 韩双 余春荣 曾志勇 《机床与液压》 北大核心 2026年第15期38-49,共12页
针对超声智能扫查机械臂的时间最优轨迹规划问题,提出一种多策略改进的黑翅鸢优化算法(IBKA)。以BRTIRUS0805A六轴机械臂为对象,建立其运动学模型,并采用5-7-5多项式插值法构造关节运动轨迹,严格遵循角位移、角速度、角加速度及角加加... 针对超声智能扫查机械臂的时间最优轨迹规划问题,提出一种多策略改进的黑翅鸢优化算法(IBKA)。以BRTIRUS0805A六轴机械臂为对象,建立其运动学模型,并采用5-7-5多项式插值法构造关节运动轨迹,严格遵循角位移、角速度、角加速度及角加加速度的动力学约束。在原始黑翅鸢算法(BKA)基础上,引入立方混沌-动态反向学习初始化策略以提升初始种群质量,同时改进攻击策略,并融合差分进化(DE)变异、横向交叉及停滞规避策略,最终提出改进的IBKA算法。经CEC2022基准函数测试,并将其应用于机械臂时间最优轨迹规划问题,以检验其在解决实际优化场景中的可行性与优越性。结果表明:相较于BKA、WOA、DBO、CPO及SO算法,IBKA在收敛速度与精度上均显著占优,关节运行时间缩短了42.58%,且优化后的运动学曲线连续平滑、无突变特征,能够有效抑制刚性与柔性冲击,显著缩减运行时间,验证了该算法在此类工程问题中的实用性与有效性。 展开更多
关键词 机械臂 时间最优轨迹规划 多策略改进黑翅鸢算法
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基于IBK-IPS的电驱车间空调系统节能优化方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 龚小容 王鑫 +2 位作者 熊维清 王溏靓 张洪铭 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期80-92,共13页
针对电驱车间空调系统运行能耗高和工作效率低的问题,基于IBK-IPS算法提出了一种考虑空调系统各设备相互约束的动态节能优化方法。首先,分析空调系统各设备之间的影响机理,建立各设备的能耗和约束条件数学模型,构建系统运行能耗优化目... 针对电驱车间空调系统运行能耗高和工作效率低的问题,基于IBK-IPS算法提出了一种考虑空调系统各设备相互约束的动态节能优化方法。首先,分析空调系统各设备之间的影响机理,建立各设备的能耗和约束条件数学模型,构建系统运行能耗优化目标函数;接着,提出了一种基于改进黑翅鸢与粒子群(IBK-IPS)的算法,对空调系统各设备的水温、流量和风量等运行参数进行优化,以提高空调系统运行参数控制的精度和效果;然后,利用Simulink平台建立空调系统冷却水系统、冷冻水系统的能耗仿真模型,并通过仿真实验来验证运行参数优化的效果和准确性;最后,将该方法在某电驱车间进行实际应用,以验证所提方法的实际效果和可行性。仿真实验及实际应用测试结果表明:系统的运行能耗得到有效降低,节能率达到11.23%~34.68%;系统的运行能效得到有效优化,运行能效提升了11.53%~41.75%;相较于PS、BK、BK-PS算法,IBK-IPS算法的节能效果最优,且收敛速度分别提升了27.27%、61.90%、69.23%;在实际应用测试中,优化后系统在5种不同负荷下的节能率分别为22.61%、17.24%、7.48%、14.97%、12.64%。综上所述,该文提出的节能优化方法能够有效地解决电驱车间空调系统运行能耗高和工作效率低的问题,具有良好的节能效果和实用性,可为空调系统节能优化研究提供新的思路。 展开更多
关键词 电驱车间 空调系统 相互约束 改进的黑翅鸢与粒子群算法 动态节能优化方法
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基于IMIFS-VMD和ROA-LSTM的日前电价预测方法 认领 引用 被引量：6
8
作者 陈逸嘉 陶力 +1 位作者 李凯 刘镇杨 《自动化技术与应用》 2025年第9期23-28,共6页
为了深度挖掘电价序列中所蕴含的特征与信息,进一步提升日前电价的预测准确率,提出一种基于改进互信息特征选取(improve mutual information feature selection,IMIFS)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和红鸢优化算... 为了深度挖掘电价序列中所蕴含的特征与信息,进一步提升日前电价的预测准确率,提出一种基于改进互信息特征选取(improve mutual information feature selection,IMIFS)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和红鸢优化算法(red kite optimization algorithm,ROA)优化长短记忆网络(long short term memory,LSTM)相结合的混合日前电价预测模型。首先,通过IMIFS对原始多元特征集进行降维,提取出包含维度最小且电价信息丰富的特征集,同时,利用VMD对电价序列进行有效分解,减轻电价序列的波动性;其次,引入ROA对LSTM中阈值与权重进行优化,提升算法的全局搜索与局部寻优能力;最后,通过算例验证IMIFS-VMD和ROA-LSTM日前电价预测模型效果,结果表明所提模型XRMSE、XMAE和R2分别为2.532元/(MW·h)、1.956元/(MW·h)和98.06%,较其他电价预测模型具有较高的预测准确率。 展开更多
关键词 日前电价预测 改进互信息特征选取 变分模态分解 长短记忆网络 红鸢优化算法
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