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Cellular automation model of faults and algorithmic complexity 认领 引用
1
作者 陆远忠 吕悦军 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 1994年第2期235-244,共10页
In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it ... In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it isshown that both the existence and their mutual arrangement of faults could obviously influence the overallcharacters of earthquake process. Then the characters of each stage of model evolution are explained withself-organized critical state theory. Finally, earthquake sequences produced by the models are analysed interms pf algorithmic complexity and the result shows that AC-values of algorithmic complexity could be usedto study earthquake process and evolution. 展开更多
关键词 cellular automation model algorithmic complexity, self-organized critical state evolution fault
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数字化配电网异常运行状态实时智能预警方法 认领 引用
2
作者 潘士通 胡雨 +2 位作者 苏鑫磊 王玉玲 刘膨源 《自动化与仪器仪表》 2026年第4期25-29,共5页
配电网作为电力系统的末端环节,直接关联广大用户的用电质量和安全,在实际运行中面临着恶劣、复杂的环境,导致配电网异常运行状态时常发生,制约着数字化配电网的发展。因此,提出数字化配电网异常运行状态实时智能预警方法。采集配电网... 配电网作为电力系统的末端环节,直接关联广大用户的用电质量和安全,在实际运行中面临着恶劣、复杂的环境,导致配电网异常运行状态时常发生,制约着数字化配电网的发展。因此,提出数字化配电网异常运行状态实时智能预警方法。采集配电网运行状态参数,并对配电网运行状态参数进行归一化处理,在此基础上,构建配电网异常运行状态预警模型,选取并确定配电网运行状态参数,基于参数对配电网异常运行状态的影响程度,确定其权重系数,引入模拟退火-遗传算法确定模型参数、预警阈值最佳取值,完成预警模型的优化,实现了数字化配电网异常运行状态的智能预警。结果表明:提出方法获得的配电网异常运行状态预警结果与配电网实际运行状态相同,随着加噪比例的增加,漏报率上升速度最慢,并能够准确预测并预警不同场景下的传输容量变化,获取故障预警结果与实际预警结果一致。 展开更多
关键词 数字化配电网 智能预警 模拟退火算法 异常运行状态 遗传算法 预警模型优化
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基于生成式优化算法的多流态场景修补砂浆配合比优化设计 认领 引用
3
作者 李琴飞 张波 +6 位作者 郭翔宇 王琳 李长姣 侯鹏坤 陈衡 程新 杨波 《硅酸盐学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期857-867,共11页
混凝土结构在服役过程中易受环境与荷载作用而产生损伤,亟须开发与应用高性能修补材料。然而,不同施工场景对修补材料的流变性、工作性和力学性能等存在差异化需求,传统配合比优化方法难以兼顾不同流态场景的实际性能需求并实现高效优... 混凝土结构在服役过程中易受环境与荷载作用而产生损伤,亟须开发与应用高性能修补材料。然而,不同施工场景对修补材料的流变性、工作性和力学性能等存在差异化需求,传统配合比优化方法难以兼顾不同流态场景的实际性能需求并实现高效优化。围绕有机改性贝利特硫铝酸盐水泥砂浆体系,提出一种基于变分自编码器的生成式优化算法(VAE-GOA)来解决该挑战。以流动度作为场景约束,以7 d抗压、7 d抗折与7 d黏结强度构建加权综合性能作为评估指标,VAE-GOA利用“多场景锦标赛选择—自适应全局探索—高低流态协同迭代”的优化流程,直接在全局配合比空间中估计并聚焦高性能解的概率分布,同时兼顾探索有潜力的区域以避免陷入局部最优区域。结果表明:VAE-GOA结合全局探索策略和多轮迭代技术可有效提高发现高潜力配合比的能力,使高流态砂浆综合性能提升约20%,低流态提升则超过25%;同时识别出不同流态下的最佳配合比范围,为不同流态场景提供多样化的配合比选择。 展开更多
关键词 配合比优化设计 多流态场景修补砂浆 生成式优化算法 生成式模型
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基于瞬态模型的超级电容状态估计 认领 引用
4
作者 荣爽 陈晓光 +5 位作者 关万琳 郝文波 胡远婷 刘延龙 段建东 王禹涵 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期185-193,共9页
超级电容多支路模型能够较准确地描述超级电容充放电特性,但在利用其进行超级电容状态估计时,难以获取准确参数,易导致状态估计结果存在较大误差。为了提升瞬态过程中超级电容参数辨识和状态估计的准确性,提出了基于瞬态模型的扩展卡尔... 超级电容多支路模型能够较准确地描述超级电容充放电特性,但在利用其进行超级电容状态估计时,难以获取准确参数,易导致状态估计结果存在较大误差。为了提升瞬态过程中超级电容参数辨识和状态估计的准确性,提出了基于瞬态模型的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)–自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman filter,AUKF)状态估计算法。首先,分析了快速充放电情形下的模型简化可行性,在可行性成立的情况下对多支路模型进行简化;其次,将模型参数作为扩展状态加入状态方程中,采用EKF-AUKF算法同时估计超级电容等效电路参数和状态;最后,通过仿真和实验验证了所提方法的准确性。实验结果表明,基于瞬态模型的EKF-AUKF算法能够实现准确的参数辨识和状态估计。 展开更多
关键词 超级电容 瞬态模型 EKF-AUKF算法 参数辨识 状态估计
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舰船甲板运动状态预测及无人直升机着舰时刻优化 认领 引用
5
作者 金映丽 李季濠 闫明 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期86-92,共7页
【目的】在恶劣海况下,受风浪等因素影响,舰船甲板处于持续运动状态,无人直升机在此条件下难以实现稳定自主着舰,通常需依赖操作人员的经验进行人工遥控降落。这种降落方式不仅耗时较长,且存在较大安全隐患。因此,亟须预测舰船甲板的横... 【目的】在恶劣海况下,受风浪等因素影响,舰船甲板处于持续运动状态,无人直升机在此条件下难以实现稳定自主着舰,通常需依赖操作人员的经验进行人工遥控降落。这种降落方式不仅耗时较长,且存在较大安全隐患。因此,亟须预测舰船甲板的横摇、纵摇、沉浮幅值及其运动变化速率,确定无人直升机可安全平稳着舰的最优降落时刻,从而有效降低降落风险。【方法】为实现无人直升机最优降落时刻的预测,本文基于时间序列预测算法,采用自回归模型对舰船甲板的运动状态进行建模与预测。在此基础上,为满足无人直升机降落过程中的安全性要求,构建多目标优化数学模型,并利用模拟退火算法推算最优降落时刻,为无人直升机自主着舰提供决策依据。同时,设计并搭建了可模拟舰船甲板横摇、纵摇及沉浮运动的甲板运动模拟器,构建了自适应起落架系统以模拟无人直升机着舰过程,并对优化结果进行了验证。【结果】实验结果表明,预测数据曲线与实测数据曲线高度吻合,横摇、纵摇预测值与实测值的最大误差均小于0.01°,沉浮预测值与实测值的最大误差小于6 mm,最大相对误差均小于1%,满足工程预测精度要求。基于模拟退火算法的优化结果显示,91.50 s、96.75 s、99.25 s为舰船甲板横摇、纵摇、沉浮幅值及其变化速率均较小的关键时刻,其中91.50 s时刻的甲板综合倾斜角度与变化速率最低,表明无人直升机可在该时刻实现平稳着舰。【结论】基于自回归模型的甲板运动状态预测算法具有预测精度高、响应速度快的特点,可高效输出准确的甲板运动数据。与传统单一预测方法相比,本文通过模拟退火算法对预测结果进行多目标优化,筛选出的最优降落时刻更好地满足了无人直升机安全平稳着舰的需求。本研究成果不仅提升了无人直升机在舰船甲板复杂运动状态下的安全着舰能力,也为其他类型飞行器的舰载起降提供了参考。 展开更多
关键词 无人直升机 舰船 甲板 时间序列 自回归模型 运动状态预测 模拟退火算法
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基于时域模型的LLC谐振变换器启动参数优化 认领 引用
6
作者 郑建校 张卯 +2 位作者 张琳 崔孟孟 齐浩楠 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期64-73,共10页
目的为能够减小LLC谐振变换器启动时存在的电流冲击,针对启动过程动态分析建模和参数优化精度不高的问题。方法提出一种基于状态平面分析的时域迭代模型,并结合布谷鸟搜索(CS)算法的优化方法。首先,基于状态平面分析法,精确分析开关频... 目的为能够减小LLC谐振变换器启动时存在的电流冲击,针对启动过程动态分析建模和参数优化精度不高的问题。方法提出一种基于状态平面分析的时域迭代模型,并结合布谷鸟搜索(CS)算法的优化方法。首先,基于状态平面分析法,精确分析开关频率大于谐振频率时NP、NOP和OPO 3种工作模式的状态方程。然后根据状态轨迹分析LLC电路的变换规律,推导了以电流标幺值及电流变化率的模态迭代判断依据,并利用模态迭代判断逻辑建立LLC谐振变换器电路时域迭代模型。最后,在电流限制下采用CS算法,对降频软启动的关键参数时间常数进行优化,CS算法的莱维飞行特性使迭代时不易陷入局部最优,能够对函数中存在的不可导点进行优化,从而输出最优的时间常数。结果建立仿真电路并搭建实验平台进行验证,将优化前后的时间常数在降频控制启动中进行测试对比,结果表明,优化后的电流应力更小且输出电压建立更快。结论仿真和实验结果都表明,所提出的优化方法能够有效实现电流应力的降低和输出电压快速响应,在实际应用中可以减小电流冲击,保护电路元件。 展开更多
关键词 LLC谐振变换器 状态面分析 时域迭代模型 布谷鸟算法 莱维飞行
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电力自动化设备全景健康状态监测算法设计 认领 引用
7
作者 王铎钦 安天瑜 王海宽 《自动化仪表》 CAS 2026年第8期80-84,共5页
对电力自动化设备存在的故障筛选机制单一、全景化管理效率低的问题进行了研究,提出了一种电力自动化设备全景健康状态监测算法。利用随机森林算法,获取电力自动化设备相关数据。基于机器学习,阐述了电力自动化设备健康状态数据的特征... 对电力自动化设备存在的故障筛选机制单一、全景化管理效率低的问题进行了研究,提出了一种电力自动化设备全景健康状态监测算法。利用随机森林算法,获取电力自动化设备相关数据。基于机器学习,阐述了电力自动化设备健康状态数据的特征向量提取现状。创新性地引入遗传算法,从选择、交叉、变异三个维度对提取的特征向量进行了全方位优化。进行了k-means聚类算法与优化后特征向量的融合性调查,实现了电力自动化设备全景健康状态的精准监测。试验结果表明,所提算法的监测值与实际值之间差异较小,全景健康状态监测精度较高。无论是面对发电型还是供电型电力自动化设备,所提算法均可在0.6 s内完成监测,应用效率较高。该算法显著增强了高敏感度特征的分类效能,使电力自动化设备的操作性能始终维持在较高水平。 展开更多
关键词 电力自动化设备 全景健康状态监测 随机森林算法 健康状态数据挖掘模型 机器学习 k-means聚类算法
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基于FA-DSAEKF算法的车用动力电池荷电状态估计 认领 引用
8
作者 康恒心 王计广 +3 位作者 许建忠 谭泽飞 李加强 易乾坤 《车用发动机》 北大核心 2026年第1期71-80,87,共10页
针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车用动力电池荷电状态(SOC)估计中存在的收敛速度慢、精度不高和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化的双对称自适应扩展卡尔曼滤波方法(FA-DSAEKF)。在EKF算法的基础上,通过智能优化初始参数、增... 针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车用动力电池荷电状态(SOC)估计中存在的收敛速度慢、精度不高和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化的双对称自适应扩展卡尔曼滤波方法(FA-DSAEKF)。在EKF算法的基础上,通过智能优化初始参数、增强算法对称性与稳定性,并实现噪声协方差矩阵的双参数自适应调整,显著提升了SOC估计性能。试验结果表明,在不同工况、温度与初始状态下,该算法均能快速稳定收敛,最大绝对误差、均方根误差和平均绝对误差均低于0.28%,收敛时间在200 s以内。相较于传统EKF算法,估计误差降低约80%,相较于DSAEKF算法,收敛速度提高83%以上,体现出优异的准确性、适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 车用动力电池 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 等效电路模型 萤火虫算法
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基于IDCS的高压开关柜电气自动控制方法 认领 引用
9
作者 胡惠媛 《国外电子测量技术》 2026年第5期395-403,共9页
针对高压开关柜分-合闸过程中多物理耦合强、约束条件复杂、多目标难以兼顾等问题,提出一种基于改进离散布谷鸟算法(Improved Discrete Cuckoo Search,IDCS)的预测控制框架。首先建立电气-机械-热统一状态空间模型,并引入递推最小二乘(R... 针对高压开关柜分-合闸过程中多物理耦合强、约束条件复杂、多目标难以兼顾等问题,提出一种基于改进离散布谷鸟算法(Improved Discrete Cuckoo Search,IDCS)的预测控制框架。首先建立电气-机械-热统一状态空间模型,并引入递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)在线修正摩擦与接触电阻漂移;随后将离散控制序列编码为量子旋转角,结合分段莱维飞行(Segmental Lévy Flight,SLF)与自适应发现概率(Adaptive Discovery Probability,ADP),在保证硬约束的同时实现多目标优化;最后利用模型预测滚动窗口评估最坏场景累计代价,形成闭环决策。实验结果显示,在35 kV/31.5 kA短路开断任务中,所提算法使峰值电流超调降低8.4%,能耗下降6.2%,寿命折旧指标减少13.5%;在-30℃、0.08 MPa低温合闸任务中,所提算法适应度优于模型预测控制8.7%,到位时间缩短1.2 ms。为高压开关柜多目标控制提供了新的实现途径,具有一定的工程推广价值。 展开更多
关键词 高压开关柜 多物理耦合 改进离散布谷鸟算法 状态空间模型 分段莱维飞行
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复杂环境下绝缘子故障状态自适应免疫检测方法 认领 引用
10
作者 刁若丹 殷勖翀 +1 位作者 许刚 荣经国 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2026年第7期44-54,共11页
现有方法因固定处理模式或单一优化策略,难以提升无人机航拍复杂环境下绝缘子故障检测效率与准确性。针对这一问题,提出一种融合自适应视觉增强与免疫机制的绝缘子故障状态检测及退化等级划分一体化方法。首先,构建集成卷积块注意力模... 现有方法因固定处理模式或单一优化策略,难以提升无人机航拍复杂环境下绝缘子故障检测效率与准确性。针对这一问题,提出一种融合自适应视觉增强与免疫机制的绝缘子故障状态检测及退化等级划分一体化方法。首先,构建集成卷积块注意力模块和坐标注意力机制的轻量级SqueezeNet网络作为背景分类器,智能识别图像背景类别并动态优化处理参数,有效克服光照变化与复杂环境纹理干扰。其次,采用改进梯度向量流蛇模型精确提取绝缘子轮廓,并提取轮廓的关键特征构建抗原向量,通过特征阈值初步判定故障状态。再次,利用克隆选择机制改进负选择算法构建轻量级抗体库,通过抗原与抗体的特异性亲和度匹配,最终精准判定故障状态。最后,基于故障状态调用相关模型计算核心电气参数,评估绝缘子的退化等级并支撑运维决策。经实验分析验证,该方法综合性能优于对比方法,为电力设备智能运维提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 梯度向量流蛇模型 负选择算法 绝缘子 故障状态检测 退化等级划分
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一种光伏组件健康状况的动态评估方法 认领 引用
11
作者 陈瀚宇 李智华 +2 位作者 汪飞 易苑 伍楠 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期719-728,共10页
针对光伏组件健康状态的评估问题,提出一种基于健康指标动态阈值选取和动态权重调整机制的评估方法。将组件光生电流Iph、等效串联电阻Rs和等效并联电阻Rp作为健康参数,基于组件Ⅰ-Ⅴ曲线、利用蜣螂算法进行健康参数辨识。结合组件出厂... 针对光伏组件健康状态的评估问题,提出一种基于健康指标动态阈值选取和动态权重调整机制的评估方法。将组件光生电流Iph、等效串联电阻Rs和等效并联电阻Rp作为健康参数,基于组件Ⅰ-Ⅴ曲线、利用蜣螂算法进行健康参数辨识。结合组件出厂标准和服役年限,建立光伏组件动态健康模型。引入动态权重调整机制,确保准确识别低权重参数表征的故障。仿真和实验结果证明,所提出的方法能够较好地评估光伏组件的健康状况,并对静态权重方法下评估错误的故障信息进行有效诊断。 展开更多
关键词 光伏组件 参数提取 状态估计 性能衰减 动态健康模型 蜣螂辨识算法
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基于电动汽车虚拟储能模型的微电网日前优化调度 认领 引用
12
作者 韩信 丁贵立 +2 位作者 康兵 钟炜力 郭洋 《山东电力技术》 2026年第6期87-101,共15页
受益于电池技术的进步与政策激励,电动汽车(electric vehicle,EV)的市场渗透率与保有量不断增长,为充分发挥集群EV的动态响应能力并优化含高比例新能源微电网的供需平衡,提出基于集群EV虚拟储能模型和黑翅鸢算法(lack kite algorithm,B... 受益于电池技术的进步与政策激励,电动汽车(electric vehicle,EV)的市场渗透率与保有量不断增长,为充分发挥集群EV的动态响应能力并优化含高比例新能源微电网的供需平衡,提出基于集群EV虚拟储能模型和黑翅鸢算法(lack kite algorithm,BKA)优化回声状态网络(echo state network,ESN)参数预测的微电网日前优化调度策略。首先,构建单辆EV虚拟储能模型,结合闵可夫斯基和运算与蒙特卡洛随机抽样方法,聚合生成集群EV的充放电功率及能量边界,在对原始数据降维的同时保留EV个体约束关联性,确保调度计划的精确性。其次,针对集群EV功率边界预测问题,提出基于BKA-ESN的参数预测方法,通过将集群EV功率边界作为输入特征,显著降低数据维度,同时通过BKA优化储备池核心参数,提升预测模型的精度与稳定性。然后,建立以微电网综合运行成本与集群EV充电成本最小为目标的日前优化调度模型,采用线性加权法将多目标转化为单目标进行求解。仿真结果表明,所提策略可减少微型燃气轮机(microturbine,MT)调用及电网购电需求,微网运行总成本降低22.0%,集群EV充电成本降低8.9%,可再生能源消纳率大幅提升,同时通过协调储能充放电与MT出力实现削峰填谷,提升微电网运行稳定性和供电可靠性。仿真结果验证了所提模型在调度可行性、经济性和可再生能源消纳能力方面的有效性,能够为集群EV参与微电网协同优化提供理论支撑。 展开更多
关键词 电动汽车 虚拟储能模型 黑翅鸢算法 回声状态网络 日前优化调度
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基于电压残差加权融合的锂电池SOC估计方法 认领 引用
13
作者 陈诗棋 高祥 +3 位作者 王春 曾森 陈俊霖 周容 《粉末冶金工业》 CAS 北大核心 2026年第2期143-151,共9页
针对锂电池荷电状态(SOC)的准确估计需求及单一算法在动态工况下适应性不足的问题,本文提出一种基于电压残差加权融合算法的双时间尺度SOC估计方法。该方法首先采用Thevenin等效电路模型,结合带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)进行在... 针对锂电池荷电状态(SOC)的准确估计需求及单一算法在动态工况下适应性不足的问题,本文提出一种基于电压残差加权融合算法的双时间尺度SOC估计方法。该方法首先采用Thevenin等效电路模型,结合带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)进行在线参数辨识,以表征电池在微观与宏观时间尺度下的动态特性。随后,分别利用扩展卡尔曼滤波(EKF)和H无穷滤波(HIF)进行SOC初步估计,并针对单一算法存在的误差波动大、无法兼顾多尺度估计需求等不足,引入电压残差加权融合(RWF)策略,通过双尺度协同优化权重分配,进一步提升SOC估算精度。实验结果表明,所提出的双时间尺度电压残差加权融合算法(T-RWF)在动态工况下的SOC估计误差小于1.082%,相较于单一算法及传统融合方法,具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。同时,该方法在保证估计性能的前提下,兼顾了计算效率,适用于电池管理系统的在线应用需求。研究验证了多算法融合与双尺度协同机制在提升锂电池状态估计性能方面的有效性。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 双时间尺度 融合算法 Thevenin模型
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基于矢量瓦片的高时间精度历史态电网地理图回溯方法 认领 引用
14
作者 徐泽阳 林峰 +4 位作者 程伟 李盛盛 张子谦 何浩奇 郑浩泉 《地理空间信息》 2026年第4期13-17,共5页
电网设备变化频繁,历史态电网地理图可在地理图上显示指定时刻的历史电网状态,是电网地理信息系统(GIS)在新型电力系统中的重要应用。传统时序断面方法以月或周为周期备份全量电网,时间精度低,数据冗余量大,成图速度慢;传统矢量瓦片切... 电网设备变化频繁,历史态电网地理图可在地理图上显示指定时刻的历史电网状态,是电网地理信息系统(GIS)在新型电力系统中的重要应用。传统时序断面方法以月或周为周期备份全量电网,时间精度低,数据冗余量大,成图速度慢;传统矢量瓦片切片方法无法指定瓦片时间坐标。提出一种基于矢量瓦片的高时间精度历史态电网地理图快速回溯方法,包括基于基态修正建模方法的历史态电网设备数据模型,高效存储历史电网设备数据;历史态电网矢量瓦片切片算法,可快速生成指定时间坐标的历史态电网矢量瓦片,时间精度为秒。在多家省级电网公司的实验结果表明,此方法将历史态电网地理图的时间轴精度提高到秒级,加快了71.6%的成图速度。 展开更多
关键词 历史态电网地理图 历史态电网设备数据模型 历史态矢量切片算法 基态修正回溯算法
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基于多尺度加权斜率熵和海星优化驱动FMD-SVM的风机叶片故障诊断方法 认领 引用
15
作者 郁启华 张龙 +2 位作者 唐细致 吴爱民 唐贵基 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第6期1142-1150,共9页
针对风机叶片长期运行过程中振动信号非平稳性强、特征信息微弱及传统分析方法诊断精度不足等问题,提出了一种多尺度加权斜率熵(MWSE)和海星优化(SFOA)驱动特征模态分解(FMD)与支持向量机(SVM)的风机叶片故障诊断方法。首先,系统阐述了... 针对风机叶片长期运行过程中振动信号非平稳性强、特征信息微弱及传统分析方法诊断精度不足等问题,提出了一种多尺度加权斜率熵(MWSE)和海星优化(SFOA)驱动特征模态分解(FMD)与支持向量机(SVM)的风机叶片故障诊断方法。首先,系统阐述了FMD和SFOA的基本原理,并通过理论分析,设计出了一种面向非平稳振动信号处理的MWSE函数,用于反映信号演化趋势和幅值扰动特性;然后,将MWSE作为FMD模态选择和特征提取的关键评价指标,基于MWSE构建了适应度函数,利用SFOA参数优化FMD,完成了振动信号的自适应分解;选取了最优信号分量,进行了滑窗切分与时频统计特征提取,并结合方差分析与主成分分析完成了特征的筛选与降维,增强了识别模型的故障区分能力,再进一步优化SVM的关键参数后,得到了FMD-SVM风机叶片状态识别模型;最后,以穆斯坦西里亚大学的风机叶片振动数据集为研究对象,对不同的识别模型进行了性能对比分析。研究结果表明:在风速1.3 m/s和5 m/s两种工况下,采用基于MWSE和SFOA驱动的风机叶片故障诊断方法,其识别模型对裂纹、侵蚀、健康、扭曲、不平衡五类叶片状态的分类准确率分别达到了88.57%和94.29%,在叶片故障诊断精度方面,显著优于卷积神经网络、长短期记忆网络以及基于样本熵和斜率熵的识别模型,并且增强了对噪声与其他干扰成分的鲁棒性。该方法具有良好的理论拓展价值与工程应用前景。 展开更多
关键词 风机叶片 多尺度加权斜率熵 特征模态分解 海星优化算法 支持向量机 状态识别模型
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基于电化学机理耦合模型的锂电池SOC估计方法 认领 引用 被引量：3
16
作者 李军 王艺云 +2 位作者 孙正 周安华 李虎林 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期2112-2125,共14页
锂离子电池的荷电状态(SOC)估计作为BMS(Battery management system)的核心功能之一,其精确估计能够有效避免电池出现过充过放问题,从而延长电池使用寿命.针对等效电路模型和电化学模型的优缺点,本文建立了一种耦合模型,在提高模型精度... 锂离子电池的荷电状态(SOC)估计作为BMS(Battery management system)的核心功能之一,其精确估计能够有效避免电池出现过充过放问题,从而延长电池使用寿命.针对等效电路模型和电化学模型的优缺点,本文建立了一种耦合模型,在提高模型精度的同时,能保证很好地实时性,并实时反映出电池内部反应机理.在耦合模型的基础上,本文利用LM(Levenberg-Marquardt)非线性最小二乘法对模型中的22个参数进行了辨识;其次,基于耦合模型对卡尔曼滤波算法进行了改进,将模型参数以及通过电化学模型计算出的开路电压曲线代替实验值,避免了采样误差和滞回特性的影响.经过UDDS(Urban dynamometer driving schedule)、FUDS(Federal urban driving schedule)和DST(Dynamic steering test)工况的仿真验证,其平均绝对误差仅为31.6、28.4和24.7 mV.在此基础上,设计了电池放电实验,在实验DST电流工况下,EKF(Extended Kalman filter)算法的提升最大,平均误差降低了1%,SOC估计误差得到有效改善.研究结果表明,虽然加入了电化学机理,但并未增加过多估算运行时间,且具有较好的实时性,能够很好地实现在线估计锂电池SOC. 展开更多
关键词 锂电池耦合模型 电化学模型 卡尔曼滤波算法 荷电状态(SOC) 非线性最小二乘法
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基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略 认领 引用 被引量：1
17
作者 肖玮 高甲博 柯学良 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第9期2335-2351,共17页
针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性,提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDEMADDPG算法,用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。将... 针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性,提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDEMADDPG算法,用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。将该算法结合构建的解耦式奖励函数、集群状态空间和无人机动作空间等要素,生成了能够适应不同队形和不同数量的无人机集群编队集结策略。仿真实验表明:较MADDPG算法,LDE-MADDPG算法提升了19.6%的训练效率;生成的集群编队集结控制策略能够在60 s内完成包括“菱形”在内的6种无人机队形集结,80 s内实现从6~21架次的无人机集群编队集结,表现出了良好的泛化性和可扩展性。 展开更多
关键词 LDE-MADDPG算法 状态特征学习网络 解耦式Critic网络 编队集结
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自适应扩展卡尔曼滤波在车辆状态估计中的优化研究 认领 引用 被引量：2
18
作者 张庭芳 凌勇 +2 位作者 谢世坤 吴晓建 刘建胜 《井冈山大学学报（自然科学版）》 2025年第2期89-96,共8页
针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中的系统过程噪声和观测噪声,都需要依靠人工经验进行参数设定这一问题,提出一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,用于车辆状态估计。首先,本实验采用车辆非线性三自由度动力学模型和H.B.Pacejke... 针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中的系统过程噪声和观测噪声,都需要依靠人工经验进行参数设定这一问题,提出一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,用于车辆状态估计。首先,本实验采用车辆非线性三自由度动力学模型和H.B.Pacejke轮胎模型作为估计模型。而后将传统的系统过程噪声和观测噪声协方差矩阵设计成随前轮转角和车速变化而变化的自适应矩阵,减少外部随机噪声的干扰。最后采用Carsim与Matlab/Simulink仿真软件对所提算法进行不同工况的仿真验证,并与传统的EKF算法进行比较。仿真实验结果显示:与传统的EKF算法相比,所改进的AEKF算法不仅能适应不同工况且不受外部噪声干扰影响,还能提高一定的估计精度。 展开更多
关键词 车辆状态估计 EKF算法 自适应控制 车辆动力学模型 H.B.Pacejke轮胎模型
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基于FOUKF-FOSUKF的锂电池SOC估计 认领 引用 被引量：2
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作者 杨翀 凌六一 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2025年第5期107-113,共7页
目的对锂电池荷电状态的准确估计在新能源汽车领域具有重要意义,基于此,提出一种双无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF-FOSUKF),即分数阶球形无迹卡尔曼滤波算法和分数阶无迹卡尔曼滤波算法联合估计电池荷电状态的方法。方法先用自适应遗传算法... 目的对锂电池荷电状态的准确估计在新能源汽车领域具有重要意义,基于此,提出一种双无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF-FOSUKF),即分数阶球形无迹卡尔曼滤波算法和分数阶无迹卡尔曼滤波算法联合估计电池荷电状态的方法。方法先用自适应遗传算法离线辨识电池模型的参数;再用分数阶无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF)进行在线参数辨识,实时估计并更新锂电池分数阶模型中的各个参数;最后利用所提出的联合算法FOUKF-FOSUKF对锂电池的荷电状态进行估计,在动态应力测试和US06两种工况下与传统整数阶球形无迹卡尔曼滤波算法(SUKF)和分数阶球形卡尔曼滤波算法(FOSUKF)进行精度验证对比。结果在估计荷电状态的过程中,FOUKF-FOSUKF的SOC误差和电压误差均远低于传统的SUKF与FOSUKF,该算法可以有效估计电池模型中的参数,降低端电压估计的误差,提高估计荷电状态的精度。结论FOUKF-FOSUKF在估计锂电池荷电状态方面对比SUKF和FOSUKF算法具有精度更高,误差更小,适用性更强,收敛性更好的优点。 展开更多
关键词 荷电状态 分数阶模型 自适应遗传算法 分数阶球形无迹卡尔曼滤波
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基于AVOA-MC和综合目标值的桥梁构件智能养护决策 认领 引用 被引量：2
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作者 辛公锋 胡业荣 +3 位作者 龙关旭 徐传昶 梁志强 梁鹏 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期169-183,共15页
基于性能退化模型和决策优化模型是桥梁管理系统(BMS)的两大重要核心功能,为在役桥梁的养护决策提供依据,提出一种基于非洲秃鹫优化算法优化马尔可夫链(AVOA-MC)和综合目标值的公路桥梁构件智能养护决策方法。首先针对少量桥梁历史检查... 基于性能退化模型和决策优化模型是桥梁管理系统(BMS)的两大重要核心功能,为在役桥梁的养护决策提供依据,提出一种基于非洲秃鹫优化算法优化马尔可夫链(AVOA-MC)和综合目标值的公路桥梁构件智能养护决策方法。首先针对少量桥梁历史检查数据的情况下,分别对桥梁状态逗留时间的指数分布和Weibull分布参数进行初步估算。然后利用非洲秃鹫优化算法(AVOA)分别对2种马尔可夫链(MC)分布参数取值分3个阶段进行调整,以减少技术状况退化模型的预测误差。最后,通过定义养护动作和时间,以养护费用最小、技术状况等级平均值最小为决策目标,利用性能退化模型输出的时变转移概率矩阵建立多目标决策模型。以山东省某高速公路上360个桥梁箱梁构件为例,按提出方法进行技术状况建模预测,并求解不同策略下养护维修方案。研究结果表明:在少量检查数据的情况下,采用基于AVOA-MC建立的性能退化模型,与未优化的连续时间马尔可夫链、基于Weibull分布的半马尔可夫链预测模型相比,预测误差为未优化模型的25%,且AVOA对2种MC分布参数取值优化效果优于粒子群算法和遗传算法;提出方法可根据桥梁检查数据和退化模型,依据定义的养护时间策略,计算每个方案的各决策目标值,通过各决策目标值确定每个方案的综合目标值,选取综合目标值最小的方案为最优养护方案,该方案能够节省养护成本并使桥梁构件在寿命周期内保持较好的技术状况等级。 展开更多
关键词 桥梁工程 养护决策 性能退化模型 非洲秃鹫优化算法 综合目标值 状态逗留时间
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