检索结果-内蒙古大学图书馆

高电压技术 2023年第1期49卷 105-117页

作者：黄文涛邓明辉葛磊蛟何俊贺忠尉罗杰湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 国网恩施供电公司恩施445000

由于配电网组成复杂、运行多态,氢燃料汽车加氢具有强随机性的特点,使得制氢加氢站选址定容挑战大。为此,提出一种综合考虑配电网与氢燃料汽车耦合影响的制氢加氢站布点优化策略。首先,对氢燃料汽车用户用氢时序曲线进行蒙特卡罗仿真模... 详细信息

由于配电网组成复杂、运行多态,氢燃料汽车加氢具有强随机性的特点,使得制氢加氢站选址定容挑战大。为此,提出一种综合考虑配电网与氢燃料汽车耦合影响的制氢加氢站布点优化策略。首先,对氢燃料汽车用户用氢时序曲线进行蒙特卡罗仿真模拟,达成对制氢加氢站工作模式的深入分析;其次,以兼顾经济成本,交通路网与电力网的安全运行为目标,构建了在交通-电力网络框架下考虑配电网与氢燃料汽车耦合影响的制氢加氢站布点优化模型,进一步利用改进的樽海鞘群算法对模型进行求解;最后,案例验证了所提出的制氢加氢站布点优化策略可有效减少配电网电压偏差和电网网损,相较于初始方案线路功率裕度指标下降了44.23%,综合指标降低了13.6%,同时用户满意度提升了19.28%,表明所提模型的求解更符合实际的需要。

关键词：配电网氢燃料汽车制氢加氢站布点优化樽海鞘群算法

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考虑可再生能源的可重入混合流水车间调度问题

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计算机集成制造系统 2022年第4期28卷 1112-1128页

作者：董君叶春明万孟然上海理工大学管理学院上海200093 河南工学院管理学院河南新乡453000

为了打造绿色制造模式,实现企业的节能减排,针对考虑可再生能源的可重入混合流水车间调度问题,构建了两阶段可重入混合流水车间调度优化模型(TSRHFS-RE),同时考虑实际生产中的制造阶段和检测修复阶段。提出了基于樽海鞘群和NSGA-Ⅱ的混... 详细信息

为了打造绿色制造模式,实现企业的节能减排,针对考虑可再生能源的可重入混合流水车间调度问题,构建了两阶段可重入混合流水车间调度优化模型(TSRHFS-RE),同时考虑实际生产中的制造阶段和检测修复阶段。提出了基于樽海鞘群和NSGA-Ⅱ的混合算法(IHSN),其中设计了工件的逐层编码方案,考虑能源分配的两阶段解码策略,子种群协同进化策略,樽海鞘追随者位置更新策略,改进的NSGA-Ⅱ交叉策略和外部档案重复个体变异策略。通过对不同规模测试算例的仿真实验,验证了所提算法对求解TSRHFS-RE问题的有效性以及在生产调度中应用可再生能源实现低碳制造的可行性。

关键词：可再生能源制造阶段检测修复阶段可重入混合流水车间樽海鞘群算法

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基于改进多输出支持向量的船舶航迹预测

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系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 173-181页

作者：杨振亚张智尚晓兵曹择骏孙喆轩哈尔滨工程大学智能科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

为保障智能船舶快速、安全、可靠地进行避碰工作,提出了一种基于改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的多输出支持向量的船舶航迹预测模型。本文采用的多输出支持向量模型可以对船舶进行整体建模,所构建的模型可以对船舶航迹状... 详细信息

为保障智能船舶快速、安全、可靠地进行避碰工作,提出了一种基于改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的多输出支持向量的船舶航迹预测模型。本文采用的多输出支持向量模型可以对船舶进行整体建模,所构建的模型可以对船舶航迹状态进行多输出预测,对于模型中存在的超参数采用改进的SSA进行寻优,算法加入了自适应权重与离群象算法,避免了算法早熟与高维易陷入局部最优的问题。最后,实验选取了实测数据对所提方法进行验证,并与其他常见模型进行对比实验,结果表明了所提方法的可行性与有效性。

关键词：多输出支持向量回归樽海鞘群算法船舶航迹预测数据驱动

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基于群智能优化的WSN节点定位与覆盖算法研究

基于群智能优化的WSN节点定位与覆盖算法研究

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作者：佟贺哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为自组织的多节点网络系统,广泛应用于环境监测、医疗等领域。节点定位和覆盖控制的研究对WSN理论体系的完善、技术创新及实用价值的提升具有重要意义。本文专注于WSN中的DV-Hop(Distance... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为自组织的多节点网络系统,广泛应用于环境监测、医疗等领域。节点定位和覆盖控制的研究对WSN理论体系的完善、技术创新及实用价值的提升具有重要意义。本文专注于WSN中的DV-Hop(Distance Vector-Hop,DV-Hop)定位算法与区域覆盖技术展开深入研究,通过提出改进的群智能优化算法,来实现了 WSN性能提升。主要工作如下: (1)首先详细地描述了 WSN的体系结构、特性以及关键技术。着重介绍了无线传感器网络节点定位与覆盖技术相关理论、模型并对常见的评价标准进行总结,并归纳出现存模型的不足。 (2)通过对鲸鱼优化算法理论模型的介绍,对鲸鱼优化算法理论模型的不足之处进行分析总结,由此进行了创新型改进研究,并提出一种多策略的改进鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)。通过基准测试函数和其它智能算法进行比对分析,验证IWOA的寻优精度和收敛性。同时,根据DV-Hop算法的缺陷进行改进。基于多通信半径、利用节点跳距加权计算对平均跳距和位置计算进行了优化,减少了定位误差,并在第三阶段融合了 IWOA算法。最后,针对本文所提出的基于多通信半径与IWOA的DV-Hop定位算法(IWOA Weight DV-Hop,IWOA-WDV-Hop)进行仿真实验。在相同实验条件下,本文提出的IWOA-WDV-Hop算法实验结果均优于其他算法,尤其是在通信半径对于定位影响仿真中,在半径为40的设定下,对比各个算法的平均定位误差,分别降低了 19.36%、4.76%和8.96%。这一实验结果进一步凸显了IWOA-WDV-Hop算法在定位精度上的卓越性能,验证了其在无线传感器网络定位中的高效性。 (3)针对随机部署过程中,因过度聚合导致的WSN覆盖空洞和冗余问题,本文提出的改进樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm,ISSA),以高效求解。经过仿真验证,在实验一中,经过ISSA优化的平均覆盖率均达到98%以上,在WSN的部署中能够有效避免覆盖空洞面积。而实验二中,在节点数为40时,ISSA相较于对比算法的的覆盖率,别提高15.55%、7.92%、2.06%,同时平均覆盖率达到96.43%。当节点数增加到50时,覆盖率高达99.45%,基本实现全覆盖。结果表明ISSA算法能有效减少覆盖空洞面积,显著提升整体覆盖率。因此,在节点精确定位后,ISSA算法能依据监测区域需求,灵活调整传感器节点部署。这一策略不仅有效提升了网络性能,成本也实现大幅降低。

关键词：无线传感器网络 DV-Hop 覆盖优化鲸鱼优化算法樽海鞘群算法

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混凝土坝裂缝识别的数字图像处理算法研究

混凝土坝裂缝识别的数字图像处理算法研究

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作者：王丽大连理工大学

学位级别：硕士

常见的大坝病害大多开始出现在结构表面,如裂缝、渗漏、破损、以及结构的外观变形等。其中,裂缝是混凝土大坝最常见的病害表现形式。针对大坝裂缝,目前国内外仍然采用传统测量方法进行检测,这种方法费时费力,效率低且主观性大。采用的... 详细信息

常见的大坝病害大多开始出现在结构表面,如裂缝、渗漏、破损、以及结构的外观变形等。其中,裂缝是混凝土大坝最常见的病害表现形式。针对大坝裂缝,目前国内外仍然采用传统测量方法进行检测,这种方法费时费力,效率低且主观性大。采用的基于机器视觉的裂缝监测方法简单易行,可以快速提取裂缝特征信息,消除人工测量的主观误差,同时提高裂缝检测精度和效率,降低成本。本文建立基于数字图像技术的混凝土坝裂缝识别试验系统采集裂缝图像,对裂缝检测算法中的彩色图像处理、灰度图像预处理、图像分割等方法进行研究,并且提出了基于樽海鞘群优化的图像分割算法,对大坝裂缝图像检测具有重要意义。本文完成了以下工作:(1)建立了基于数字图像技术的裂缝识别试验系统。主要包括根据工程实际情况选择民用网络摄像机(型号:DS-2DC6223IW-A和DS-2CD3T46DWD-i5)作为图像采集设备,并且在实验室内修筑混凝土墙壁用以模拟大坝表面。(2)研究了裂缝图像处理方法,包括裂缝彩色图像处理和灰度图像处理。采用区域生长法对彩色图像进行分割,效果较好,但该方法存在一定的主观性和局限性;裂缝灰度图像分割方法包括Canny算法、迭代法、最大类间方差法、粒子群算法和樽海鞘群算法等;本文提出的基于樽海鞘群优化的图像分割算法具有用时短,计算量小,分割效果好的优点。(3)研究了裂缝图像的特征信息提取方法,并建立了基于MATLAB的混凝土坝裂缝识别GUI系统。(4)根据采集的某水库裂缝病害图像,进行工程实例应用分析,验证了本文算法结果的可行性,展示了本文设计的GUI系统的实用性。

关键词：数字图像处理混凝土坝裂缝识别樽海鞘群算法

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UWB NLOS环境下的SSA改进TDOA算法

UWB NLOS环境下的SSA改进TDOA算法

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作者：姜子腾海南大学

学位级别：硕士

现如今,随着5G技术的成熟和智慧城市的发展,人们的生产工作环境也逐渐从室外走向室内。许多企业和政府机构对室内定位的高精度需求越来越高。但由于室内信道环境的复杂性和信号传播过程中易遭受障碍物的干扰,而产生的多径杂波以及非视... 详细信息

现如今,随着5G技术的成熟和智慧城市的发展,人们的生产工作环境也逐渐从室外走向室内。许多企业和政府机构对室内定位的高精度需求越来越高。但由于室内信道环境的复杂性和信号传播过程中易遭受障碍物的干扰,而产生的多径杂波以及非视距误差(Non-line-of-sight,NLOS),使得定位系统在此环境下对目标的定位精度产生影响,从而导致定位系统的系统误差明显上升。在室内定位系统中,以超宽带(Ultra Wide Band,UWB)信号为传输载体的定位系统以传输速率高、抗干扰能力强、架构简单、安全性高等诸多优势在其他常见的室内定位系统中拥有领先地位,且有着开阔的市场前景。而在众多定位算法中,到达时间差定位(Time Different of Arrival,TDOA)具有定位精度高、搭建环境简单的特点而被广泛应用。本文就UWB定位技术,首先对国内外研究状况及主要定位模型进行了深入探讨。介绍了UWB系统的IEEE802.15.4a模型和UWB信号的调制方式以及常用的定位算法,比较了几种定位算法的性能,其中TDOA算法更适合室内定位并对其进行了深入研究。其次,针对常规的TDOA算法定位精度容易受非视距误差影响而造成定位结果失真和定位精度偏低。本文提出了一种基于BP神经网络以及樽海鞘群算法联合改进的TDOA定位算法。当程序运行到迭代后期的时候,该算法跳出局部最优的能力较弱。我们不断通过改进和完善传统的樽海鞘群算法,从而圆满解决了这个弊病。该算法先用改进的樽海鞘群算法得到粗略估计值,接着将估计值作为BP神经网络的输入值进行训练学习,最后以BP神经网络的输出作为最终定位结果。仿真验证所提算法的稳定性和鲁棒性明显提升。

关键词： UWB 室内定位 BP神经网络樽海鞘群算法 NLOS误差

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基于块结构邻域的智能算法求解可重入作业车间调度问题

基于块结构邻域的智能算法求解可重入作业车间调度问题

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作者：孙在省昆明理工大学

学位级别：硕士

在智能制造系统中,调度是影响企业生产效率的关键因素。采用合理的调度可以缩短工期、减少库存、按时交货和提高信誉。随着全球市场竞争的加剧、客户需求的多样化和个性化,制造系统的调度问题日益受到广泛的重视。车间调度问题通常存在... 详细信息

在智能制造系统中,调度是影响企业生产效率的关键因素。采用合理的调度可以缩短工期、减少库存、按时交货和提高信誉。随着全球市场竞争的加剧、客户需求的多样化和个性化,制造系统的调度问题日益受到广泛的重视。车间调度问题通常存在非线性、强约束、多目标、不确定等复杂性,而且规模庞大、建模困难。开发适合于生产车间调度问题的智能优化算法,已经成为生产调度领域的研究热点。邻域结构的设计和性质分析是组合优化领域的重要研究问题。有效的邻域结构可明显加快算法的收敛速度,并提高整个算法的搜索性能。樽海鞘群算法（Salp swarm algorithm,SSA）和花粉算法（Flower pollination algorithm,FPA）是新兴的群体智能进化算法,可用于求解复杂的连续或离散优化问题。贝叶斯进化算法（Bayesian evolutionary algorithm,BEA）作为一种基于条件概率分布模型的新兴智能优化算法,能有效求解多变量相关的优化问题。本文将基于块结构邻域的SSA、FPA和BEA应用于求解可重入作业车间调度（Reentrant job shop scheduling problem,RJSSP）。主要工作如下:（1）针对以最大完工时间（Makespan）的最小化为目标的RJSSP,提出了一种基于块结构邻域的SSA。首先,建立了RJSSP基于析取图的数学模型。其次,在定义基于块结构的插入操作后设计了四种邻域结构,进而提出了融合多种邻域的高效局部搜索。（2）针对以总加权延误时间（Total weighted tardiness,TWT）的最小化为目标的RJSSP,提出了一种基于块结构性质的花粉算法。首先,建立了RJSSP基于析取图的数学模型,并证明了在确定析取弧方向后,该模型的对偶模型为最大费用流问题模型。其次,设计了扩展RSOV编码规则,将FPA的实数向量个体转变为排列向量,使其可对问题解空间进行全局搜索。然后,定义了8种邻域结构,并基于最大费用流问题特性分析了块结构内部性质,得到了前4种邻域结构能改进TWT的判定条件,进而提出了融合多种邻域的高效局部搜索,对全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。（3）针对带有能量阈值的RJSSP（Reentrant job shop scheduling problem with energy consumption threshold,RJSSP＿ECT）,提出了一种混合贝叶斯进化算法（HBEA）,用于最小化Makespan、TWT和总能耗（Total energy consumption,TEC）。首先,建立了RJSSP＿ECT基于析取图的数学模型。其次,提出了一种基于贝叶斯概率模型和自适应模型更新机制的贝叶斯进化算法。然后,定义了6种邻域结构,并基于RJSSP＿ECT特性分析了块结构内部性质。为了降低每台机器的完工时间,通过对块结构的分析,得到了这些邻域结构的判定条件,然后将这些条件扩展到RJSSP＿ECT的优化目标上。第四,提出了一种将多个邻域与得到的判定条件相结合的高效局部搜索方法,对优质解区域进行细致搜索。仿真和实验对比结果验证了所提算法的有效性。

关键词：可重入作业车间调度问题块结构邻域樽海鞘群算法花粉算法贝叶斯进化算法最大完工时间总加权延误时间总能耗

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基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测

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工程科学与技术 2020年第6期52卷 234-241页

作者：张红涛韩婧谭联刘鹏张亮华北水利水电大学电力学院河南郑州450000

针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题,提出了基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机(SSA–ELM)的风电场超短期风功率预测模型。首先,采用FCM数据聚类方法,筛选出与... 详细信息

针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题,提出了基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机(SSA–ELM)的风电场超短期风功率预测模型。首先,采用FCM数据聚类方法,筛选出与预测日相关性较大的历史相似日,将其风速、温度、风向、气压等影响风功率的主要因素组成多输入样本集合;其次,通过训练集在训练过程中确定网络参数,利用樽海鞘群算法在迭代过程中不断优化极限学习机的输入权值矩阵及隐含层偏差值,建立樽海鞘群算法优化极限学习机的超短期风功率预测模型;最后,根据超短期风电并网的相关规定,针对河南省某风电场的实际数据,分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差3方面进行仿真实验,并与传统极限学习机(extreme learning machine,ELM)和BP神经网络模型进行对比分析,结果表明本文提出的模型收敛速度快,预测精度较高。证明了基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。

关键词：风功率预测相似日樽海鞘群算法极限学习机

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基于Buck-Boost矩阵变换器的400 Hz中频电源控制方法及参数优化

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信息与控制 2024年第4期53卷 550-560页

作者：钟达栩龚俊张小平湖南科技大学海洋矿产资源探采装备与安全技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

针对传统400 Hz中频电源存在的拓扑结构复杂、体积大等不足,提出采用Buck-Boost矩阵变换器(Buck-Boost matrix converter, BBMC)作为其功率变换电路并提出相应的控制与参数优化方法。首先,介绍了BBMC拓扑结构及其基本工作原理,建立了BBM... 详细信息

针对传统400 Hz中频电源存在的拓扑结构复杂、体积大等不足,提出采用Buck-Boost矩阵变换器(Buck-Boost matrix converter, BBMC)作为其功率变换电路并提出相应的控制与参数优化方法。首先,介绍了BBMC拓扑结构及其基本工作原理,建立了BBMC的数学模型。然后,结合400 Hz中频电源的控制要求提出一种基于准比例谐振控制的双闭环控制策略并对其具体设计方法进行了深入研究。接着,采用樽海鞘群算法对其控制参数进行了优化。最后,对其控制效果进行了仿真和实验验证,同时与传统基于重复控制的复合控制策略进行了对比分析。实验结果表明:将BBMC应用于400 Hz中频电源不仅有效地减小了其电源装置的体积和重量,而且所提出的控制与参数优化方法相较于传统基于重复控制的复合控制方法具有更好的稳态和动态性能,因而具有较好的应用价值。

关键词： 400 Hz中频电源 Buck-Boost矩阵变换器准比例谐振控制樽海鞘群算法

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高光谱结合改进CARS和SSA-XGBoost的鸡蛋品质快速检测方法

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食品与机械 2024年第8期40卷 99-104页

作者：王淋铱邹倩颖孙强电子科技大学成都学院四川成都611731 吉利学院四川成都641423 成都乐因生物科技有限公司四川成都610043

[目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光... 详细信息

[目的]实现鸡蛋品质的无损、准确和快速检测。[方法]在高光谱检测技术的基础上,提出了一种将樽海鞘群算法与XGBoost算法相结合的鸡蛋品质快速检测方法。通过樽海鞘群算法优化XGBoost模型的多个超参数,提高XGBoost模型的预测性能。高光谱采集图像通过数据预处理和特征波长选择后输入优化的XGBoost模型进行品质检测。通过试验验证了所提无损检测方法的性能。[结果]试验方法可实现鸡蛋品质的快速无损检测,具有较高的识别精度和效率,决定系数为0.942,平均检测时间为0.032 s。[结论]高光谱检测技术结合试验方法可以实现鸡蛋品质的快速、准确、无损检测。

关键词：鸡蛋品质高光谱检测樽海鞘群算法 XGBoost算法无损检测

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