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基于优化MOMEDA与改进pso-Elman的铁路列车滚动轴承故障诊断研究

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基于优化MOMEDA与改进PSO-Elman的铁路列车滚动轴承故障诊断研究

作者：杨志军北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国八纵八横高速铁路网的搭建,我国高速列车的保有量与日俱增,与此同时列车的安全运营更加备受关注。而走行部的工作状态对列车的安全运行影响巨大,滚动轴承作为铁路列车走行部的重要部件,一旦出现问题,将直接影响行车安全... 详细信息

近年来,随着我国八纵八横高速铁路网的搭建,我国高速列车的保有量与日俱增,与此同时列车的安全运营更加备受关注。而走行部的工作状态对列车的安全运行影响巨大,滚动轴承作为铁路列车走行部的重要部件,一旦出现问题,将直接影响行车安全。目前,我国列车轴承检测采用人工识别的方法,仅凭人工经验判断轴承故障会产生误诊率高、效率低和过度修等一系列问题。为了解决上述问题,本文将以铁路列车走行部轴箱轴承为研究对象,针对滚动轴承的早期故障诊断、特征提取和故障模式识别方法展开了系统研究,主要研究内容如下所示:(1)对列车轴箱轴承常见的故障与振动机理进行了分析,推导并列出了轴箱轴承故障频率计算公式及各种故障工况下会产生的基本特征频率。总结了故障诊断相关算法的国内外研究现状,并在此基础上确立了本文的研究思路和内容。(2)针对MOMEDA算法参数选择困难的问题,本文创新性的提出了以信号自相关的方法来提取解卷积周期和以包络谐波信噪比谱熵来选择滤波器长度。对MOMEDA处理后的信号进行包络解调和1.5维谱分析可准确提取故障特征频率的基频和倍频。(3)为了解决传统单一域特征对于故障描述不够全面的问题,本文分别从时域、频域和时频域内提取了35个特征参数来构造多域特征集。针对多域特征集维数过高带来的数据冗余和计算效率低的问题,引入KPCA对多域特征集进行特征降维。(4)为了提高轴承故障识别能力,本文构建了改进pso优化Elman神经网络的模型。针对pso算法容易早熟收敛、搜索精度较低不利于后期迭代的问题,引入惯性权重来提高pso算法的搜索能力。利用改进的pso算法对Elman神经网络的权值和阈值进行迭代寻优来提高其训练的速度和精度。(5)将KPCA降维后的特征集导入训练模型中,通过对比分析不同训练模型的训练速度和分类精度,发现本文提出的方法使轴承各种故障工况下的分类准确率达到了100%,从而验证了本文算法流程的实用性和合理性。

关键词： MOMEDA算法 1.5维谱 KPCA算法改进pso算法 Elman神经网络滚动轴承故障诊断

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基于智能优化的神经网络短期电力负荷预测

基于智能优化的神经网络短期电力负荷预测

作者：张雪西安工业大学

学位级别：硕士

准确的电力负荷预测是开拓电力系统发电和发展领域的一个先决条件,其可靠性足以消除其固有的不规则性、随机性和非平稳性所带来的困境,从而实现电力供需平衡的有效调度、节能减排的达标和经济效益的提高。因此,本文提出了由谱聚类特征... 详细信息

准确的电力负荷预测是开拓电力系统发电和发展领域的一个先决条件,其可靠性足以消除其固有的不规则性、随机性和非平稳性所带来的困境,从而实现电力供需平衡的有效调度、节能减排的达标和经济效益的提高。因此,本文提出了由谱聚类特征融合、误差补偿策略和深度学习组成的混合模型,构建了基于CDM-ADpso-LSTM-COR短期电力负荷预测模型。本文的主要工作内容包括:1)本文探讨了电力负荷预测分类情况,以确定电力负荷预测周期类别,并总结了负荷序列的特点。主要从时间因素和气象因素两个方面对电力负荷进行实例分析,从而对影响电力负荷的不同类型因素形成初步判断。2)针对电力负荷的复杂波动性,引入CEEMDAN算法进行分解,以弱化电力负荷的非平稳性。对比EMD和EEMD算法,CEEMDAN算法具有解决模式混叠和不同阶子序列难对齐的优势。结合DTW＿K-Mediods算法确定聚类个数,以实现CEEMDAN算法分解分量的重构,从而降低了传统算法对分解分量各自建模所引入的多重随机误差。MIC（Maximal Information Coefficient,MIC）算法用于度量各类影响因素与各重构序列间的相关性大小,以确定各重构序列的最佳特征。因此,建立了由CEEMDAN、DTW＿K-Mediods和MIC建立的CDM谱聚类特征融合算法模型,以进行负荷数据的分解重构和特征提取。3)针对RNN梯度消失缺陷,论述了LSTM及其结构变体双向LSTM网络的工作原理。由于电力负荷与时间的强相关性,双向LSTM网络能更有效捕捉到历史和未来负荷序列间的内在关联性。针对LSTM网络参数的随机初始化,做了两点改进:一是改进Adam算法的二阶矩估计,引入了Ada Belief算法,以优化LSTM网络的迭代速度;二是不考虑pso算法中的惯性权重,并向学习参数引入动态函数,提出了ADSPO（Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm,ADpso）算法。通过基准函数测试的结果表明,ADpso算法有效提高了粒子跳出局部最小值陷阱的能力和收敛速度。因此,建立了ADpso-LSTM模型进行初步预测。为了估计与初步结果相关的不确定性,提出了LSTM网络的误差补偿策略。4)搭建了基于CDM-ADpso-LSTM-COR模型框架,在公开数据集上,分别从分解聚类、LSTM不同改进算法、融合影响因素和误差补偿进行实验仿真分析。最后,将所提模型与其他四种模型进行实验对比,仿真结果表明所提CDM-ADpso-LSTM-COR模型预测值与实际负荷具有高度拟合性。

关键词： CEEMDAN分解序列聚类 LSTM网络改进pso算法误差补偿策略

基于超导-蓄电池-储氢混合的风能系统容量优化配置

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基于超导-蓄电池-储氢混合的风能系统容量优化配置

作者：王建宏华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在中国实现“碳中和”目标的过程中,增加非矿物资源的使用比例是最直观、最高效的方法。为此,迫切需要在新能源电力系统中发掘出多种、稳定的清洁、低碳能源,从而为电力系统的安全、可靠的运营体系的建立提供坚实的支持和有力的保证。... 详细信息

在中国实现“碳中和”目标的过程中,增加非矿物资源的使用比例是最直观、最高效的方法。为此,迫切需要在新能源电力系统中发掘出多种、稳定的清洁、低碳能源,从而为电力系统的安全、可靠的运营体系的建立提供坚实的支持和有力的保证。在我国建设新能源电网的大环境下,氢能作为一种主要的电能转换方式,建立在各种可再生能源制氢技术之上的电-氢利用体系,能够灵活的进行电-氢能源的相互转化,并根据当地实际情况,形成满足电-热-冷等多种能源的多能互补,是对可再生能源发电的有效辅助。本文介绍混合储能设备的应用,并对新能源风力发电进行建模分析,同时对已经选取的氢气储能,超导磁体储能,蓄电池进行建模分析,分别介绍储能原理,同时介绍在微电网中应用混合储能时的拓扑结构,并采用半有源式拓扑结构进行分析,并在进行容量优化配置时介绍采用的控制模型与优化策略。并采用改进粒子群(pso)算法本文针对不同储能的设备,选取储氢、超导储能和蓄电池进行复合,对构成的复合型储能系统进行研究;建立了混合储能系统的投资成本模型,并对比了不同形式的储能组合时投资成本;并同时对系统容量优化配置研究;进一步说明了该研究对混合储能系统的工程应用具有重要的参考价值。

关键词：新能源发电混合储能系统超导磁体蓄电池储氢改进pso算法

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基于Mpso算法的水下机器人PD控制器

北京工业大学学报 2010年第6期36卷 728-734页

作者：吕翀庞永杰张磊哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

为了解决传统水下机器人运动控制器只针对单独的自由度进行解耦控制,从而忽略了各自由度之间耦合效应的问题,设计了一个新型的PD控制器.该控制器在水下机器人6个自由度动力学模型的基础上,根据实际需要进行简化,利用一个运动控制方程实... 详细信息

为了解决传统水下机器人运动控制器只针对单独的自由度进行解耦控制,从而忽略了各自由度之间耦合效应的问题,设计了一个新型的PD控制器.该控制器在水下机器人6个自由度动力学模型的基础上,根据实际需要进行简化,利用一个运动控制方程实现4个自由度的运动控制.同时采用改进pso算法自寻优确定控制方程的参数,以提高效率,减少设计时主观因素的影响.最后以某型AUV(autonomous underwater vehicle)为控制对象及试验平台,针对所设计的控制器进行仿真试验,结果验证了该控制器在水下机器人运动控制中的可行性.

关键词：水下机器人动力学模型运动控制改进pso算法

Mpso-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究

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系统仿真学报 2007年第6期19卷 1382-1385,1389页

作者：肖本贤王晓伟刘一福合肥工业大学自动化研究所合肥230009 安徽省电力科学研究院合肥230022

提出了基于改进pso算法的RBF神经网络混合优化(Mpso-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进pso算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通pso算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的... 详细信息

提出了基于改进pso算法的RBF神经网络混合优化(Mpso-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进pso算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通pso算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验,并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比,结果表明基于Mpso-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好,可以达到更优的辨识精度。最后,通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例,同样证明了Mpso-RBF方法具有更好的性能指标。

关键词：改进pso算法 RBF神经网络非线性系统辨识混合优化策略过热汽温模型

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抗阴影遮挡智能控制接线盒的研发

太阳能学报 2021年第2期42卷 425-430页

作者：王光清白建波刘升曹飞陈健豪夏旭河海大学机电工程学院常州213022

该文自主研发一种光伏组件智能接线盒,此接线盒应用改进pso(粒子群优化算法)算法实现具有最大功率点追踪(MPPT)控制功能的直流-直流变换(DC/DC)变换器。对光伏组件智能接线盒中的硬件设计以及算法控制分别进行详细介绍,并通过实验验证... 详细信息

该文自主研发一种光伏组件智能接线盒,此接线盒应用改进pso(粒子群优化算法)算法实现具有最大功率点追踪(MPPT)控制功能的直流-直流变换(DC/DC)变换器。对光伏组件智能接线盒中的硬件设计以及算法控制分别进行详细介绍,并通过实验验证了硬件的合理性以及算法的高效性,通过仿真与实验表明智能组件接线盒在处理阴影遮挡问题时,可提高10%以上的输出功率。

关键词：光伏组件智能接线盒硬件设计改进pso算法抗阴影遮挡

基于Mpso-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制

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应用基础与工程科学学报 2010年第4期18卷 705-713页

作者：肖本贤肖军董学平李善寿王晓伟合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院安徽合肥230022

提出了基于改进pso算法的RBF神经网络混合优化(Mpso-RBF)方法,该方法将改进pso算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通pso算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非... 详细信息

提出了基于改进pso算法的RBF神经网络混合优化(Mpso-RBF)方法,该方法将改进pso算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通pso算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于Mpso-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(Mpso-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标.

关键词：改进pso算法 RBF神经网络混合优化神经网络自适应控制输入迟延链过热汽温

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基于改进pso算法的模糊神经网络研究

信息通信 2014年第11期27卷 18-18页

作者：罗勇向奕雪海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033

现阶段,科学技术的研究与发展较为快速,模糊神经网络项目的研究价值逐渐被人们挖掘出来。从现阶段神经网络类型学科的拓展研究及发展状况来看,该领域研究成果的实践应用范围十分宽泛,而且,更需要要注重各项细节的处理与完善,以此来推进... 详细信息

现阶段,科学技术的研究与发展较为快速,模糊神经网络项目的研究价值逐渐被人们挖掘出来。从现阶段神经网络类型学科的拓展研究及发展状况来看,该领域研究成果的实践应用范围十分宽泛,而且,更需要要注重各项细节的处理与完善,以此来推进智能化核心技术的进步。文章就基于改进pso算法的模糊神经网络的相关内容进行研究,以期能为进一步探索该领域带来一丝启示,并将有益的研究内容充实到理论成果当中,为日后类似项目的研究提供素材。

关键词：改进pso算法模糊神经网络研究

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基于改进粒子群算法的海上船舶避碰研究

电子设计工程 2022年

作者：许诺黄浪尘张诚赵晓瀚湖南工业大学电气与信息工程学院

针对海上船舶避碰问题，提出了一种改进的粒子群优化算法，相较于传统粒子群优化（pso）算法，改进算法从迭代次数与适应度值两个方面对算法的惯性权重和认知参数进行了动态调整，提高了算法的灵活性，使算法性能在全局搜索和局部搜索... 详细信息

针对海上船舶避碰问题，提出了一种改进的粒子群优化算法，相较于传统粒子群优化（pso）算法，改进算法从迭代次数与适应度值两个方面对算法的惯性权重和认知参数进行了动态调整，提高了算法的灵活性，使算法性能在全局搜索和局部搜索两个方面同时获得提升。建立了船舶避碰模型并用Matlab进行仿真验证，仿真结果表明，改进算法的避碰路径更优、迭代次数更少，相较于pso算法，改进算法的平均迭代次数降低了69.4%，在搜索效率上得到了显著提升。

关键词：改进pso算法船舶避碰航迹规划避碰模型