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一种改进随机森林算法的并网逆变器开路故障诊断方法

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电源学报 2024年

作者：张明张倩李效叶轩何顺帆武汉纺织大学电子与电气工程学院中南民族大学计算机科学学院

对并网逆变器IGBT开路故障高效诊断有助于快速发现故障，确保并网逆变系统的稳定运行和设备安全。现有IGBT开路故障诊断方法存在特征提取难，诊断正确率差等问题，为此提出了一种改进随机森林算法的并网逆变器IGBT开路故障诊断方法，首... 详细信息

对并网逆变器IGBT开路故障高效诊断有助于快速发现故障，确保并网逆变系统的稳定运行和设备安全。现有IGBT开路故障诊断方法存在特征提取难，诊断正确率差等问题，为此提出了一种改进随机森林算法的并网逆变器IGBT开路故障诊断方法，首先利用极大重叠离散小波(MODWT)分解提取出三相电流信号各频带的小波能量，作为IGBT开路故障诊断用特征值；然后利用改进的随机森林算法识别不同类型的故障；最后对各种并网逆变器IGBT开路故障进行诊断实验。实验结果表明，相对于传统的BP神经网络、SVM等诊断方法，该方法诊断正确率高，可适用于并网逆变器IGBT开路故障诊断。

关键词：并网逆变器 IGBT开路故障改进随机森林极大重叠离散小波能量

基于加权惩罚局部结构熵的时序网络重要节点识别

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复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：余路粉孙文静潘文林张天军胡志涛聂腾涛云南民族大学数学与计算机科学学院云南民族大学电气信息工程学院

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，... 详细信息

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，并引入了节点的活跃度权重和度贡献率权重来确定节点的综合权重，最终得到各节点的重要性。在6个真实数据集上验证该方法的有效性和适用性，并对引入的权重因素进行消融实验。实验结果表明该方法能够有效的识别出时序网络中的重要节点，节点的综合权重因素对该方法的识别效果有较大影响。

关键词：时序网络惩罚局部结构熵改进算法活跃度贡献率最大连通分量肯德尔系数节点重要性

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动态环境下基于光流的实时语义SLAM算法

计算机应用与软件 2024年

作者：夏兴华马铭泽韩忠华沈阳建筑大学计算机科学与工程学院沈阳建筑大学电气与控制工程学院

为了提升动态场景下视觉同时定位与建图（vSLAM）算法的定位精度和实时性，提出了一种基于光流的实时语义SLAM算法。为了提高算法定位精度，利用SegNet图像分割网络和PWC-Net光流网络来剔除动态特征点，同时通过光流信息估计特征点的速... 详细信息

为了提升动态场景下视觉同时定位与建图（vSLAM）算法的定位精度和实时性，提出了一种基于光流的实时语义SLAM算法。为了提高算法定位精度，利用SegNet图像分割网络和PWC-Net光流网络来剔除动态特征点，同时通过光流信息估计特征点的速度，将其作为约束，剔除离群点。同时，提出一种分割策略，它可以在有限的时间里获得更多的语义信息。实验结果表明，与其他vSLAM算法相比，该算法有效降低了动态环境下SLAM相机位姿估计的误差，并且实时性能得到提升。

关键词：视觉SLAM 语义分割动态环境

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基于改进人工鱼群算法的蠕虫机器人路径规划

郑州大学学报（工学版） 2024年第3期45卷 55-63页

作者：姜晓东任奕辰朱晓东郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 香港科技大学计算机科学与工程学系中国香港999077

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法,旨在提高算法效率及精度。首先,在算法觅食行为中加入寻优循环,减少算法在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够... 详细信息

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法,旨在提高算法效率及精度。首先,在算法觅食行为中加入寻优循环,减少算法在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够更快地走向目标点;其次,融合禁忌搜索算法,通过引入禁忌表来记录算法陷入局部最优的路径,使算法在选取新位置点时能够避开局部最优区域,避免算法在局部过度循环,同时对规划出的路径进行优化处理,删去重复栅格点之间的路径,保证路径中没有重复的栅格点;最后,将改进后的人工鱼群算法应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明:相较于其他对比算法,在地图1、2、3中改进人工鱼群算法所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。

关键词：蠕虫机器人人工鱼群算法路径规划禁忌搜索栅格地图

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大电网调控人机混合增强智能：概念内涵、应用框架、关键技术以及系统验证

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中国电机工程学报 2024年第17期44卷 6787-6811页

作者：郭剑波范士雄蔡忠闽朱凤华宋明黎张俊卜广全黄彦浩高正男马士聪中国电力科学研究院有限公司西安交通大学电信学部中国科学院自动化研究所浙江大学计算机科学与技术学院武汉大学电气与自动化学院

伴随深度学习等人工智能技术的飞速发展，通过数字化赋能电力来实现电网的信息化、数字化和智能化成为未来新型电力系统发展的必然趋势。人工智能技术在电网调控应用研究广泛，但是实际应用过程中，由于电网不确定性、开放性和脆弱性造... 详细信息

伴随深度学习等人工智能技术的飞速发展，通过数字化赋能电力来实现电网的信息化、数字化和智能化成为未来新型电力系统发展的必然趋势。人工智能技术在电网调控应用研究广泛，但是实际应用过程中，由于电网不确定性、开放性和脆弱性造成的模型可信性和可解释性等问题，使得单纯的人工智能技术应用于电网调控领域难以满足安全可靠应用的需求。为了解决上述问题，需要引入人类的监督与互动，融合调控人员的智能与机器智能，实现电网调控人机智能的混合增强。该文首先介绍混合增强智能技术的概念和内涵以及在不同领域的研究现状。随后，针对电网调控业务特点，从人工智能和调控应用两个维度，提出电网调控人机混合增强智能的应用框架以及电网调控人机交互协同的目标和基本原则。在此基础上，分析和讨论电网调控人机混合增强智能所涉及的关键技术，并研发大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统，用于省级规模电网的热稳调整、频率控制等多种电网调控场景应用验证，为人机混合增强智能技术在电网调控领域的应用提供参考和借鉴。

关键词：电网调控人工智能人机混合增强智能人机协同态势感知混合决策

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一类无人艇的重复学习复合抗扰容错控制

控制与决策 2024年

作者：张健朱延正苏春翌童显芳山东科技大学电气与自动化工程学院康考迪亚大学工程与计算机科学学院

针对一类具有多重扰动、不可测速度信息和执行器故障的无人艇系统,提出了一种重复学习复合抗扰容错控制策略.为了克服速度信息不可用的不足,提出了一种新的集成故障-扰动估计器,实现了故障和干扰之和的准确估计.然后,基于观测信息,通过... 详细信息

针对一类具有多重扰动、不可测速度信息和执行器故障的无人艇系统,提出了一种重复学习复合抗扰容错控制策略.为了克服速度信息不可用的不足,提出了一种新的集成故障-扰动估计器,实现了故障和干扰之和的准确估计.然后,基于观测信息,通过设计一类比例微分型重复学习复合抗扰容错控制器实现了周期性轨迹跟踪.相比于传统比例微分型重复学习控制器,所提出的基于观测器的重复学习控制器不需要利用测量输出的导数且具有更大的控制自由度.最后,通过对一类无人艇动力定位系统的仿真,验证了所提重复学习复合抗扰容错控制策略的有效性与优势.

关键词：无人艇复合抗扰容错控制重复学习控制执行器故障多重扰动

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分布式约束优化的震后救援路径规划

重庆理工大学学报(自然科学) 2024年

作者：石美凤梁飞鹏陈媛重庆理工大学计算机科学与工程学院九州大学信息科学与电气工程学院

提出一种基于分布式约束优化的震后救援路径规划模型。通过分析地震烈度、震害指数、路段可靠性等因素结合实际震后救援地图构建数学模型，提出一种新的自适应局部代价模拟算法（ALCS）对模型进行求解。算法中智能体在优化初期使用偏差... 详细信息

提出一种基于分布式约束优化的震后救援路径规划模型。通过分析地震烈度、震害指数、路段可靠性等因素结合实际震后救援地图构建数学模型，提出一种新的自适应局部代价模拟算法（ALCS）对模型进行求解。算法中智能体在优化初期使用偏差修正策略对局部代价进行修正，以获得更好的初始解集。同时，设计了一种自适应策略，提高算法的泛化能力。实验结果表明：基于分布式约束优化技术构建的数学模型能够有效提高震后救援效率，提出的ALCS算法比前沿的分布式约束优化问题(DCOPs)局部搜索算法的收敛质量更好，也能更有效地通过求解震后救援路径规划模型得出多条分布式救援最优路径。

关键词：分布式约束优化震后救援路径规划自适应局部代价模拟局部搜索算法

跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：李会玲刘聪张在贵沈晓林莫启曾庆田云南大学软件学院山东科技大学计算机科学与工程学院山东理工大学电气与电子工程学院山东理工大学计算机科学与技术学院济南浪潮数据技术有限公司

跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标，但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常，给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对此问题，本文提出了一种跨组织业务... 详细信息

跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标，但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常，给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对此问题，本文提出了一种跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法，能够在保证各参与组织业务隐私的前提下检测跨组织业务流程中存在的异常行为。首先，各组织从事件日志中挖掘各自的流程模型，与事件日志进行组织内部合规性检查，其次，各参与组织构造交互事件日志和交互流程模型，再次，由可信第三方将多个交互事件日志与交互流程模型进行集成得到集成交互事件日志与跨组织交互模型以进行跨组织合规性检查，结合组织内部与跨组织合规性检查时出现的异常行为进行异常行为诊断。最后，通过一个跨组织业务流程案例分析验证了本文方法在跨组织业务流程合规性检查中的有效性和可用性。

关键词：跨组织业务流程跨组织交互模型合规性检查异常行为诊断事件日志

基于组稀疏学习与AVOA-XGBoost的轴承故障分级诊断

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振动与冲击 2024年第18期43卷 96-105页

作者：张吉祥张孟健王德光杨明贵州大学电气工程学院贵阳550025 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006

针对工业设备中轴承振动信号在噪声环境下故障分级诊断准确率低的问题,提出一种基于组稀疏学习与非洲秃鹫优化算法优化极端梯度提升树(African vultures optimization algorithm-extreme gradient boosting,AVOA-XGBoost)的轴承故障分... 详细信息

针对工业设备中轴承振动信号在噪声环境下故障分级诊断准确率低的问题,提出一种基于组稀疏学习与非洲秃鹫优化算法优化极端梯度提升树(African vultures optimization algorithm-extreme gradient boosting,AVOA-XGBoost)的轴承故障分级诊断方法。首先,利用组稀疏学习对轴承振动信号进行重构,以降低噪声水平并更有效地表征故障脉冲。然后,对重构后的信号提取时域、频域和熵值特征并构建特征集。最后,利用AVOA自适应优化XGBoost超参数以建立稳健的XGBoost模型,进而高效实现轴承故障分级诊断。试验结果表明,经过组稀疏学习重构的信号具备更强故障特征表示能力,相较于传统机器学习模型,采用AVOA-XGBoost模型进行分类能够取得更高准确率,所提方法能够有效诊断轴承故障类型及故障程度。

关键词：轴承故障诊断组稀疏学习特征提取非洲秃鹫优化算法 XGBoost

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