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Absolute multi-pole encoder with a simple structure based on an improved gray code to enhance the resolution 认领 引用 被引量：1
1
作者 刘勇 《Journal of Chongqing University》 2009年第3期181-187,共7页
We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring... We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring alnicos defined as index track and sub-division track, respectively. The index track is magnetized based on the improved gray code, with linear halls placed around the track evenly. The outputs of linear halls show the region the rotor belongs to. The sub-division track is magnetized to N-S-N-S (north-south-north-south), and the number of N-S pole pairs is determined by the index track. Three linear hall sensors with an air-gap of 2 mm are used to translate the magnetic filed to voltage signals. The relative offset in a single N-S is obtained through look-up. The magnetic encoder is calibrated using a higher-resolution incremental optical encoder. The pulse output from the optical encoder and hall signals from the magnetic encoder are sampled at the same time and transmitted to a computer, and the relation between them is calculated, and stored in the FLASH of MCU (micro controller unit) for look-up. In the working state, the absolute angle is derived by looking-up with hall signals. The structure is simple and the manufacturing cost is very low and suitable for mass production. 展开更多
关键词 signal encoding magnetic encoder improved gray code absolute output
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Epigenetic crop improvement:Integrating ENCODE strategies into horticultural breeding 认领 引用 被引量：1
2
作者 Xiaodong Yang Hamza Sohail +4 位作者 Iqra Noor Francisco Cleilson Lopes Costa Silin Zhong Lili Zhang Xuehao Chen 《Horticulture Research》 SCIE CSCD 2025年第11期367-380,共14页
Epigenetic modifications,such as DNA methylation,histone modifications,chromatin remodeling,and RNA-associated silencing,play critical roles in regulating gene expression without altering the DNA sequence.In horticult... Epigenetic modifications,such as DNA methylation,histone modifications,chromatin remodeling,and RNA-associated silencing,play critical roles in regulating gene expression without altering the DNA sequence.In horticultural crops,these mechanisms control key biological processes,including fruit development and ripening,f lowering time,stress adaptation,and phenotypic plasticity.Driven by high-throughput sequencing and multi-omics technologies,researchers have begun to uncover the dynamic landscape of plant epigenomes.Notably,the Encyclopedia of DNA Elements(ENCODE)project was developed to systematically map functional elements within the genome.Inspired by this initiative,similar strategies have been increasingly applied to plants to identify regulatory elements,chromatin states,and transcriptional networks.This review integrates recent findings on epigenetic regulation in model and horticultural species,emphasizing the role of epigenomic tools and ENCODE-like approaches in annotating cis-regulatory elements,epigenetic markers,and long non-coding RNAs(lncRNAs).We discuss how epigenetic modifications mediate developmental transitions and responses to environmental cues.Finally,we propose a framework for integrating ENCODE-derived insights with precision breeding to improve yield,quality,and stress resilience in horticultural crops.These advancements offer exciting opportunities for translating epigenomic knowledge into practical crop improvement strategies. 展开更多
关键词 epigenetic modificationssuch horticultural breeding phenotypic plasticitydriven epigenetic crop improvement DNA methylation plant epig dna methylationhistone modificationschromatin remodelingand encode strategies
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Improved Real-Coded Genetic Algorithm Solution for Unit Commitment Problem Considering Energy Saving and Emission Reduction Demands 认领 引用
3
作者 潘谦 何星 +2 位作者 蔡云泽 王治华 苏凡 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2015年第2期218-223,共6页
Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly s... Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly society. To meet these challenges, we propose a UC model considering energy saving and emission reduction. By using real-number coding method, swap-window and hill-climbing operators, we present an improved real-coded genetic algorithm(IRGA) for UC. Compared with other algorithms approach to the proposed UC problem, the IRGA solution shows an improvement in effectiveness and computational time. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) unit commitment(UC) improved real-number encoding
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数据受限条件下基于改进自编码器-多层感知机的机床工作空间刀尖点模态参数预测 认领 引用 被引量：1
4
作者 邓聪颖 游倩 +1 位作者 苗建国 禄盛 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1618-1629,共12页
采用传统代理模型精确预测机床工作空间不同悬伸量下的刀尖点模态参数,需重复大量锤击实验获取充足的训练集而增加建模成本。为此,基于改进自编码器-多层感知机,提出有限样本下变悬伸量-加工位置的刀尖点模态参数预测方法。首先,将传统... 采用传统代理模型精确预测机床工作空间不同悬伸量下的刀尖点模态参数,需重复大量锤击实验获取充足的训练集而增加建模成本。为此,基于改进自编码器-多层感知机,提出有限样本下变悬伸量-加工位置的刀尖点模态参数预测方法。首先,将传统自编码器的重构样本循环输入编码器,增加原始样本与重构样本的特征对齐损失;其次,将所有悬伸量-加工位置组合输入自编码器,通过数据重构获取中间特征;然后,将少量带标签的中间特征传递至多层感知机;最后,联合重构损失、对齐损失和监督损失训练刀尖点模态参数预测模型。以机床的3把刀具开展实例验证,不同已标记加工位置比例下,所提方法的预测误差均优于直接采用有标签样本所建模型及其余对比模型。 展开更多
关键词 刀尖点频响函数 半监督学习 改进自编码器 多层感知机 有限样本
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考虑低碳的柔性作业车间分批调度方法 认领 引用 被引量：1
5
作者 徐新胜 吴松泽 +2 位作者 杜文 曹立 陈昕航 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1686-1694,共9页
针对中小制造企业普遍采用的柔性作业生产模式,建立了包含碳排量、完工时间和制造成本的多目标分批调度模型,并采用改进NSGA-Ⅱ算法求解。为提高调度灵活性与求解效率,采用4层染色体编码方式。提出最大批次数搜索方法以确定合理的分批... 针对中小制造企业普遍采用的柔性作业生产模式,建立了包含碳排量、完工时间和制造成本的多目标分批调度模型,并采用改进NSGA-Ⅱ算法求解。为提高调度灵活性与求解效率,采用4层染色体编码方式。提出最大批次数搜索方法以确定合理的分批范围。采用改进的优先工序交叉(POX)算子以避免工序叠加产生的非法解。引入自适应变异算子,以动态调整变异概率、提高算法的全局搜索能力。公开算例和实际案例验证了算法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 四层编码 最大批次数搜索 改进优先工序交叉 自适应变异算子 低碳车间调度
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Optimizing microseismic sensor networks in underground space using Cramér–Rao Lower Bound and improved genetic encoding 认领 引用 被引量：1
6
作者 Yichao Rui Jie Chen +3 位作者 Junsheng Du Xiang Peng Zelin Zhou Chun Zhu 《Underground Space》 SCIE EI CSCD 2025年第4期307-326,共20页
The layout of a sensor network is a critical determinant of the precision and reliability of microseismic source localization.Addressing the impact of sensor network configuration on positioning accuracy,this paper in... The layout of a sensor network is a critical determinant of the precision and reliability of microseismic source localization.Addressing the impact of sensor network configuration on positioning accuracy,this paper introduces an innovative approach to sensor network optimization in underground space.It utilizes the Cramér-Rao Lower Bound principle to formulate an optimization function for the sensor network layout,followed by the deployment of an enhanced genetic encoding to solve this function and determine the optimal layout.The efficacy of proposed method is rigorously tested through simulation experiments and pencil-lead break experiments,substantiating its superiority.Its practical utility is further demonstrated through its application in a mining process within underground spaces,where the optimized sensor network solved by the proposed method achieves remarkable localization accuracy of 15 m with an accuracy rate of 4.22%in on-site blasting experiments.Moreover,the study elucidates general principles for sensor network layout that can inform the strategic placement of sensors in standard monitoring systems. 展开更多
关键词 Underground space Sensor network optimization Microseismic monitoring Cramer-Rao Lower Bound Improved genetic encoding
基于改进遗传算法的电子设备多级协调控制方法 认领 引用
7
作者 温田辉 林聪友 +2 位作者 李朝平 金自力 姚泽玮 《电工技术》 2026年第11期8-11,共4页
针对电子设备多级协调控制实践中存在的电压波动异常和谐波畸变率较高的问题,提出基于改进遗传算法的电子设备多级协调控制方法。构建以配电网电子设备为一级、分布式光伏电网电子设备为二级的多级协调控制模型,目标函数综合考虑系统网... 针对电子设备多级协调控制实践中存在的电压波动异常和谐波畸变率较高的问题,提出基于改进遗传算法的电子设备多级协调控制方法。构建以配电网电子设备为一级、分布式光伏电网电子设备为二级的多级协调控制模型,目标函数综合考虑系统网损、电子设备电压稳定性及运行成本,并计及电子设备电压、交互功率、光伏出力等多重约束条件,形成一类高维非线性优化问题。针对该模型求解难题,设计一种改进遗传算法,采用自然数编码表征控制策略,结合启发式规则生成高质量初始种群,引入自适应变异概率与互换变异算子增强全局搜索能力,并利用罚函数法处理复杂约束,通过迭代求解,实现基于改进遗传算法的电子设备多级协调控制。以某典型分布式光伏配电网为对象,通过仿真证明所提方法能有效抑制电压波动,将谐波畸变率控制在1%以下,验证了其在实现电子设备多级协调精确控制方面的有效性与优越性。 展开更多
关键词 改进遗传算法 电子设备 协调控制 自然数编码 启发式规则
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某水电厂水轮机微机调速器反馈装置调试方法改良 认领 引用
8
作者 留伽奇 薛静军 +2 位作者 林义 白钧剑 余江烨 《机电产品开发与创新》 2026年第4期92-94,共3页
水轮机微机调速器反馈装置的调试对水轮发电机组稳定运行至关重要。本文针对富春江水电厂水轮机微机调速器反馈装置调试中存在的效率低、精度差等问题,对该电站水轮机微机调速反馈装置的作用、原理及现场情况进行分析,最终改良了调试方... 水轮机微机调速器反馈装置的调试对水轮发电机组稳定运行至关重要。本文针对富春江水电厂水轮机微机调速器反馈装置调试中存在的效率低、精度差等问题,对该电站水轮机微机调速反馈装置的作用、原理及现场情况进行分析,最终改良了调试方法。该方法通过优化调试流程、引入测量装置,显著提高了调试效率和精度。实际应用表明,改良后的方法可有效缩短调试时间、提高调试精度,为今后相同类似项目提供借鉴。 展开更多
关键词 水轮机微机调速器 反馈装置 编码器 调试方法 改良
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基于实时监测数据的海上风电分钟级超短期多步功率预测模型 认领 引用
9
作者 黄秋璇 唐靖泊 +1 位作者 邢志鹏 刘明波 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2026年第9期151-162,共12页
为给系统调度中心修正日内发电计划偏差提供高精度风电预测数据,提出一种融合双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和多头注意力机制的分钟级超短期编码器-解码器预测模型。首先,采用改进的动态时间弯曲算法量... 为给系统调度中心修正日内发电计划偏差提供高精度风电预测数据,提出一种融合双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和多头注意力机制的分钟级超短期编码器-解码器预测模型。首先,采用改进的动态时间弯曲算法量化各风机之间的相似度,从而实现对多台风机的聚类。然后,采用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解算法将各个机群的历史功率序列分解为多个候选子序列,再结合皮尔逊相关系数筛选出与原始功率序列相关性高的子序列。最后,搭建编码器-解码器预测网络,对各个机群的功率子序列进行独立预测,并将这些功率子序列预测结果叠加获得风电场总功率的预测值。利用某实际海上风电场数据进行验证,结果表明所提方法较以BiGRU-CNN为代表的4种典型模型,在未来1—4 h超短期预测场景下表现更佳,能有效抑制风电不确定性的干扰,提升了超短期预测精度。 展开更多
关键词 海上风电场 分钟级超短期风电功率预测 编码器-解码器模型 改进动态时间弯曲算法 自适应噪声完全集合经验模态分解
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基于混合深度学习的网络流量预测模型研究 认领 引用
10
作者 张笑航 翟亚红 +1 位作者 徐龙艳 范志远 《湖北汽车工业学院学报》 2026年第1期12-17,29,共6页
针对现有网络流量预测模型存在输入数据单一、参数优化困难及预测精度低等问题,提出一种融合变分模态分解、Transformer编码器和双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型,并采用改进麻雀搜索算法优化模型参数。该模型提取流量序列的多尺... 针对现有网络流量预测模型存在输入数据单一、参数优化困难及预测精度低等问题,提出一种融合变分模态分解、Transformer编码器和双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型,并采用改进麻雀搜索算法优化模型参数。该模型提取流量序列的多尺度频率特征,在Transformer编码器与BiGRU模块间引入双向信息交互机制,通过特征反馈与融合进一步提升预测性能。实验结果表明:与其他方法相比,所提模型的评估指标均降低超过60%;消融实验验证了各模块对提升预测准确度的有效性。 展开更多
关键词 网络流量预测 变分模态分解 Transformer编码器 双向GRU 信息交换机制 改进麻雀搜索算法
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基于改进图神经网络的无线通信多标签数据分类研究 认领 引用
11
作者 赵旭阳 丁一凡 《长江信息通信》 2026年第2期81-82,85,共2页
现有数据分类方法多依赖单一维度特征映射或静态关联规则进行分类,无法适配无线通信数据的动态关联性与多标签协同性,导致分类准确性受限。因此,研究了基于改进图神经网络的无线通信多标签数据分类方法。首先构建包含基站、移动终端等... 现有数据分类方法多依赖单一维度特征映射或静态关联规则进行分类,无法适配无线通信数据的动态关联性与多标签协同性,导致分类准确性受限。因此,研究了基于改进图神经网络的无线通信多标签数据分类方法。首先构建包含基站、移动终端等节点的动态图结构,依据节点通信连接与欧几里得距离构建边并更新属性。利用改进图神经网络,通过注意力机制聚合邻域节点特征并更新自身特征,挖掘节点间复杂关系。最后将优化后的特征输入全连接神经网络与多标签逻辑回归分类器,完成多标签数据分类。实验结果表明,该方法在通信业务类型、信号质量等级、网络接入方式标签上的F1值分别达0.89、0.85、0.87,显著优于对比方法,该方法提升了无线通信多标签数据分类的准确性。 展开更多
关键词 改进图神经网络 无线通信 多标签预测 特征编码 数据分类
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深度学习算法在发电机组故障诊断中的应用研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 耿田军 《自动化应用》 2026年第4期48-51,共4页
针对传统发电机组故障诊断准确率低、召回率差、诊断时间长等问题,研究深度学习算法在发电机组故障诊断中的应用。首先,通过构建并行编码网络分别处理电气信号和振动信号,并设计注意力加权机制,实现跨模态特征融合;然后,采用改进梯度加... 针对传统发电机组故障诊断准确率低、召回率差、诊断时间长等问题,研究深度学习算法在发电机组故障诊断中的应用。首先,通过构建并行编码网络分别处理电气信号和振动信号,并设计注意力加权机制,实现跨模态特征融合;然后,采用改进梯度加权类激活映射(Grad-CAM++)算法生成故障热力图,并结合三维空间映射建立故障定位模型;最后,开发混合决策树,将深度特征转化为可解释规则。实验结果显示,在336 MW机组的3类典型故障诊断中,所提方法的准确率达95.7%,较传统方法提升13.1~17.1个百分点;在1000 MW机组测试中,单次诊断耗时仅为23.5~89.3 ms,较长短期记忆(LSTM)方法缩短47%。实验结果表明,所提方法故障诊断准确率高,单次诊断耗时短,发电机组故障诊断性能较好。 展开更多
关键词 并行编码 跨模态特征融合 改进梯度加权类激活映射算法 混合决策树 故障诊断
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基于改进遗传算法的多样本柔性车间调度问题研究 认领 引用
13
作者 赵子恒 杨敬辉 《智能计算机与应用》 2026年第5期204-210,F0003,共7页
在工业4.0背景下,制造业正在经历向智能化与数字化的深刻转型,以提升效率并应对经济与环境双重挑战。本文针对这一趋势,专注于柔性车间调度问题(FJSP),以减少最大完工时间为目标,设计一种改进的遗传算法,采用双向量编码,由于FJSP是一个... 在工业4.0背景下,制造业正在经历向智能化与数字化的深刻转型,以提升效率并应对经济与环境双重挑战。本文针对这一趋势,专注于柔性车间调度问题(FJSP),以减少最大完工时间为目标,设计一种改进的遗传算法,采用双向量编码,由于FJSP是一个离散组合优化问题,本文的编码采用连续组合优化方式(DLGA)并通过层级竞争策略初始化种群,以增强种群多样性并促进算法跳出局部最优。算法设计中,种群被分为优胜者、跟随者和失败者3个层级,通过筛选、学习和竞争算子来优化解的质量,进一步提升了解决问题的能力。实验部分采用了两种类型的数据样本,一种是Brandimarte设计的10个多样化案例,进行多次实验。另一种为了保证算法的可用性,从实际保温杯工厂中进一步提取样本数据,证明算法的有效性。实验结果表明DLGA算法虽然在公共数据集上可以得到良好的效果,但从实际企业需求上来看,DLGA可以更好地解决企业所面临的实际问题。 展开更多
关键词 工业4.0 柔性车间调度问题(FJSP) 改进遗传算法 双向量编码 层级竞争策略
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基于改进海狸行为优化算法的机器人路径规划 认领 引用
14
作者 赵子华 赵伟 《自动化与仪表》 2026年第8期72-76,81,共5页
针对海狸行为优化算法在机器人路径规划上存在的收敛速度慢等问题,提出一种改进海狸行为优化算法。首先引入bloch球面坐标编码对种群初始化过程进行优化,改善初始种群质量;继而设计一种基于自适应权重调节的均衡混合搜索机制,实现全局... 针对海狸行为优化算法在机器人路径规划上存在的收敛速度慢等问题,提出一种改进海狸行为优化算法。首先引入bloch球面坐标编码对种群初始化过程进行优化,改善初始种群质量;继而设计一种基于自适应权重调节的均衡混合搜索机制,实现全局勘探与局部开发的动态平衡;接着设计一种精英引导材料更新策略,防止算法迭代末期陷入局部最优。采用CEC2022测试集对改进算法进行性能测试,并与6种其他优化算法进行对比分析,结果表明IBBO的综合性能最优。分别在20×20和40×40的栅格地图下应用IBBO优化机器人的全局路径,并与6种其他优化算法比较,结果表明IBBO取得最短路径,充分验证了改进算法的有效性与工程应用价值。 展开更多
关键词 改进海狸行为优化算法 坐标编码初始化 均衡混合搜索 精英引导材料更新 移动机器人 路径规划
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基于改进型BERT预训练模型的大规模文本语义匹配方法 认领 引用
15
作者 周晓飞 《西昌学院学报（自然科学版）》 2026年第1期84-92,102,共9页
大规模文本数据具有数据量庞大的特点,且同一词汇在不同语境下可能具有完全不同的含义。仅依赖固定规则或模型,难以适应动态的语义变化,这会导致信息丢失和语义不完整。在这种情况下,无法捕捉到深层次的语义信息和语境关系,进而影响语... 大规模文本数据具有数据量庞大的特点,且同一词汇在不同语境下可能具有完全不同的含义。仅依赖固定规则或模型,难以适应动态的语义变化,这会导致信息丢失和语义不完整。在这种情况下,无法捕捉到深层次的语义信息和语境关系,进而影响语义匹配的准确性。为解决这一问题,本文提出基于改进型双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型的大规模文本语义匹配方法。该改进的BERT预训练模型通过文本词向量的位置编码来增强文本的语境信息特征,从而有效捕捉文本的语境信息。此外,采用注意力机制动态计算特征融合权重,并通过加权融合方法生成文本的融合语义特征。通过文本特征信息提取、多维知识编码、融合语义标签生成以及语义匹配关系预测4个步骤,评估待匹配文本之间的语义一致性。本文设定一致性阈值为0.8,即当预测值超过0.8时,认为待匹配文本具有较高的语义一致性,从而实现准确的文本语义匹配。实验结果表明,基于大规模文本样本数据得到的平均倒数排名(mean reciprocal rank,MRR)高于0.7,且与对比方法相比,匹配结果更加准确。 展开更多
关键词 改进型BERT预训练模型 融合特征 位置编码 文本向量化 注意力机制 语义匹配
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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 认领 引用 被引量：13
16
作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第2期152-159,共8页
【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多
关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率
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基于IWOA-BERT的磨煤机故障预警 认领 引用 被引量：4
17
作者 段明达 张胜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期288-294,共7页
实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过... 实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过改进传统鲸鱼算法的收敛因子和引入高斯变异算子来增强算法的寻优能力;其次,选取与磨煤机故障相关的特征参数作为建模变量,利用改进鲸鱼算法优化BERT模型的超参数,建立故障预警模型;然后,计算正常状态数据中每个滑动窗口的相似度均值,选取最小值乘以阈值系数确定预警阈值;最后,根据专家系统推理预警时刻的故障类型并给出检修指导。将所提方法应用于某350 MW机组磨煤机的运行中,结果表明模型的预测准确率高,且能提前24 s给出预警信息,为工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 磨煤机 故障预警 BERT算法 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 专家系统
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基于改进复数编码共生生物搜索算法的光伏模型参数辨识 认领 引用
18
作者 孙志媛 刘默斯 +1 位作者 周荣蓉 冀婉玉 《电力需求侧管理》 2025年第2期21-26,共6页
由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improv... 由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improved complex valued encoding symbiotic organisms search,ICSOS)用于光伏模型参数辨识。为增强传统共生生物搜索算法的寻优能力,引入了复数编码机制,由原先的一维实数编码拓展至二维复数编码空间,以扩大群体的搜索范围,增强算法的寻优能力和速度。仿真验证表明所提出的改进算法在单二极管模型和光伏组件模型参数辨识过程中均具有良好的适用性,与其他优化算法相比,ICSOS算法能够获得更低的均方根误差(root mean square error,RMSE),且能够快速寻优,有效减少预测误差,提高参数识别的精度。 展开更多
关键词 光伏模型 参数辨识 复数编码 改进型共生生物搜索算法
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基于多重卷积组合大模型的光伏出力预测 认领 引用 被引量：1
19
作者 殷林飞 张依玲 《综合智慧能源》 2025年第4期63-72,共10页
针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信... 针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信息;WFRN利用粒子群优化算法优化2个深度神经网络预测输出的权重系数,提高预测精度;整合TCNNs和WFRN的预测结果并输入到IBERT的大模型中训练,利用IBERT的注意力机制实现可解释性的特征分析,从而确定最终光伏出力预测值。将TCNNs-WFRN-IBERT用于预测巴西纳塔尔市提前1d每小时的光伏出力,用实际光伏出力和气象数据进行仿真试验并与38种算法作对比。试验结果表明,TCNNs-WFRN-IBERT模型的平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为22.61 W,1818.20 W2和42.64 W。经对比,TCNNs-WFRN-IBERT的各评价指标均低于其他模型,且MAE数值比其他38种对比模型相对至少小2.71%,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 三重卷积神经网络 权重全连接回归网络 改进的双向编码器表征网络 光伏出力预测 多重卷积组合大模型 注意力机制
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基于多模型融合的轴承剩余寿命预测方法 认领 引用 被引量：6
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作者 第轩 肖旺 +1 位作者 王庆锋 宋运锋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2025年第7期2412-2424,共13页
准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确... 准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确度较低以及趋势分析模型过于简单等问题。上述问题使得机械设备剩余使用寿命(RUL)的高精度预测变得极具挑战。为此,提出了多模型融合的轴承剩余使用寿命预测新方法:首先,构建了结合改进深度森林(GADF)的健康指标模型和结合自注意力机制的自编码器(SAAE)的FPT测定模型;随后,基于FPT测定结果构建粒子滤波模型进行健康指标的趋势分析,最终得到机械设备的剩余使用寿命。实验验证表明,所提方法相较于其他方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 滚动轴承 长短时记忆神经网路 卷积神经网络 改进的深度森林 健康指标 粒子滤波 自编码器 自注意力机制
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