检索结果-内蒙古大学图书馆

西南科技大学学报 2025年第1期40卷 85-93,106页

作者：杨博凌陈薄西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室四川绵阳621010

永磁同步电机(PMSM)的控制精度依赖于电机电气参数的精准获取。针对PMSM电气参数辨识问题,提出了一种融合多策略的改进蛇-麻雀算法(MISSA)。以蛇算法(SOA)为基础,通过引入改进的Tent混沌映射和精英策略增强算法种群初始位置的多样性,提... 详细信息

永磁同步电机(PMSM)的控制精度依赖于电机电气参数的精准获取。针对PMSM电气参数辨识问题,提出了一种融合多策略的改进蛇-麻雀算法(MISSA)。以蛇算法(SOA)为基础,通过引入改进的Tent混沌映射和精英策略增强算法种群初始位置的多样性,提高算法全局搜索能力;引入正余弦算法(SCA)和遗传算子提高算法局部最优逃逸能力;采用将蛇群嵌入改进的麻雀算法(ISSA)的策略增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部开发能力。以某航天级PMSM电气参数为辨识对象,开展了基于SOA,SSA和MISSA 3种辨识算法的电气参数辨识性能分析,结果表明:MISSA对PMSM电气参数(定子电阻、电感和转子磁链)辨识的相对误差均小于1.0%;MISSA在辨识精度和收敛速度上均优于SOA和SSA,可应用于PMSM电气参数的精准获取。

关键词：永磁同步电机参数辨识蛇算法麻雀算法正余弦算法

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基于麻雀算法和深度极限学习机的NO_(x)预测研究

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中国电机工程学报 2022年第S01期42卷 187-192页

作者：谭增强牛拥军李元昊刘玺璞张安超华能长江环保科技有限公司北京市西城区100031 西安西热锅炉环保工程有限公司陕西省西安市710054 河南理工大学机械与动力工程学院河南省焦作市454003

准确的NOx预测方法对脱硝超低排放和机组的安全稳定运行意义极大。基于烟气含氧量、一次风总量、一次风压、二次风总量、总煤量、各个二次风门开度等分布式控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)数据,分别构建用于NOx预测的基于麻雀算... 详细信息

准确的NOx预测方法对脱硝超低排放和机组的安全稳定运行意义极大。基于烟气含氧量、一次风总量、一次风压、二次风总量、总煤量、各个二次风门开度等分布式控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)数据,分别构建用于NOx预测的基于麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)和深度极限学习机(deepextremelearningmachine,DELM)的SSA-DELM模型和DELM模型。结果表明,构建的预测模型能定量计算出延迟时间。延迟时间为2min时,脱硝入口NOx浓度的SSA-DELM模型的预测值和实测值的误差较小,其中,SSA-DELM模型对测试样本的均方根误差为0.89mg/m^(3),DELM模型对测试样本的均方根误差为7.65mg/m^(3)。延迟时间为3.3min时,脱硝出口NOx浓度的SSA-DELM模型的预测值曲线与实测值曲线基本吻合,SSA-DELM模型对测试样本的的均方根误差为2.18mg/m^(3),DELM模型对测试样本的均方根误差为3.21mg/m^(3)。

关键词： NO_(x) 预测模型麻雀算法深度极限学习机

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多策略改进麻雀算法与BiLSTM的变压器故障诊断研究

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仪器仪表学报 2022年第3期43卷 87-97页

作者：王雨虹王志中付华王淑月王留洋辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁125105

针对变压器故障诊断精度低的问题,提出了一种多策略改进麻雀算法(MISSA)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的变压器故障诊断模型。基于油中溶解气体分析(DGA)技术,结合无编码比值方法提取变压器9维故障特征作为模型输入进行网络训练,输出层... 详细信息

针对变压器故障诊断精度低的问题,提出了一种多策略改进麻雀算法(MISSA)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的变压器故障诊断模型。基于油中溶解气体分析(DGA)技术,结合无编码比值方法提取变压器9维故障特征作为模型输入进行网络训练,输出层采用Softmax函数得到故障诊断类型;采用Logistic混沌映射、均匀分布的动态自适应权重以及动态拉普拉斯算子来对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;在初始解集内,利用MISSA对目标超参数进行寻优,使变压器故障诊断精度最优,并结合核主成分分析(KPCA)对故障特征指标降维,加快模型收敛速度。结果表明,提出的模型诊断精度为94%与PSO-BiLSTM、GWO-BiLSTM和SSA-BiLSTM故障诊断模型相比,分别提高了11.33%、8.67%、6%,验证了本文方法能够有效地提高变压器的故障诊断性能。

关键词：变压器油中溶解气体麻雀算法深度学习核主成分分析

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麻雀算法参数优化VMD联合K-SVD滚动轴承故障诊断

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噪声与振动控制 2022年第4期42卷 100-106页

作者：褚惟王贵勇刘韬王振亚昆明理工大学机电工程学院昆明650500 内蒙古第一机械集团有限公司内蒙古包头014000

针对经典K-均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)易受噪声干扰产生虚假原子,导致信号稀疏不彻底、故障特征识别困难的问题,提出基于麻雀算法优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)参数联合K-SV... 详细信息

针对经典K-均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)易受噪声干扰产生虚假原子,导致信号稀疏不彻底、故障特征识别困难的问题,提出基于麻雀算法优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)参数联合K-SVD的滚动轴承故障诊断方法。首先引入包络熵适应度函数指标并基于麻雀算法优化VMD的模态层数k和平衡因子α。其次利用平方包络谱峭度指标遴选最优模态,以所选模态分量相空间构造Hankel矩阵进行K-SVD字典学习。最后对恢复至时间序列的稀疏重构信号进行包络解调,提取轴承故障特征频率。通过轴承故障仿真信号和全寿命实验信号进行验证,证明相较于经典K-SVD算法,所提方法在低信噪比条件下在轴承故障特征提取方面具有优势,有一定的工程应用价值。

关键词：故障诊断 K-SVD VMD 麻雀算法平方包络谱峭度

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基于混合麻雀算法改进反向传播神经网络的短期光伏功率预测

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现代电力 2022年第3期39卷 287-294,I0002-I0005页

作者：常东峰南新元新疆大学电气工程学院新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830047

精准地预测短期光伏发电功率,是提高光伏电站运行效率、保障光伏并网后安全稳定运行的关键。因此,提出了一种基于精英反向学习策略并结合Metropolis准则的混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm,HSSA)改进反向传播神经网络(... 详细信息

精准地预测短期光伏发电功率,是提高光伏电站运行效率、保障光伏并网后安全稳定运行的关键。因此,提出了一种基于精英反向学习策略并结合Metropolis准则的混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm,HSSA)改进反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)的预测模型。首先采用皮尔逊相关系数公式选择与光伏输出相关性最好的气象特征集作为模型的输入,避免冗余的气象因子影响光伏输出。再利用欧式距离公式计算时序相似度来选取训练集,以提高训练集的可靠性。最后,使用HSSA-BPNN的权阈值建立预测模型,并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。分析结果表明,与BPNN、粒子群算法(particle swarm algorithm,PSA)-BPNN、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)-BPNN相比,混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm,HSSA)-BPNN模型具有良好的适应性、较好的预测性能。

关键词：光伏发电预测麻雀算法精英反向学习策略 Metropolis准则神经网络

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麻雀算法的改进与应用研究

麻雀算法的改进与应用研究

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作者：张一乔华中农业大学

学位级别：硕士

智能优化算法（也称元启发式算法）是一种广受欢迎的算法,它的寻优过程不依赖于梯度信息,并且便于根据求解问题的特征进行扩展。自1967年遗传算法提出来,已经有上百种智能优化算法被提出。通常,智能优化算法是根据自然环境中的现象构造... 详细信息

智能优化算法（也称元启发式算法）是一种广受欢迎的算法,它的寻优过程不依赖于梯度信息,并且便于根据求解问题的特征进行扩展。自1967年遗传算法提出来,已经有上百种智能优化算法被提出。通常,智能优化算法是根据自然环境中的现象构造的,可以被看作为一种对现实策略的模型刻画。到目前为止,虽然已经有许多使用了不同搜索结构、优化策略的智能优化算法被提出,但为了更好的解决实际问题,仍需提出具有更优秀的收敛性、更强的全局探索能力的算法。麻雀算法（SSA）是2020年提出的元启发式算法,模拟了麻雀在寻找食物的过程中躲避天敌的策略。和其他智能优化算法相比,麻雀算法有较好的搜索结构和迭代方式,有更优的全局探索能力,其搜索结果具有更强的稳定性。但麻雀算法也具有一些不足,如搜索区域倾向于原点,迭代公式依赖于目标函数值等。此外,初始的麻雀算法是为了连续空间（包含有约束和无约束）优化问题而设计的,并不适应于解决离散空间优化问题,如特征选择问题、背包问题等。针对这些不足,本文以提供一个具有更好搜索效果的智能优化算法为目标做了以下工作:（1）针对麻雀算法搜索行为倾向于原点的问题,本文对麻雀算法中原有的公式进行改进和替换,使用以群落距离为基础的公式进行迭代,使得算法没有对特定区域搜索的倾向性。为了避免算法在早期快速收敛到局部最优解,本文使用了智能优化算法中少有的“体积”概念,用于提升算法跳出局部最优解的能力。本文使用9个测试函数对改进后的麻雀算法（SSSA）进行参数测试,讨论了不同参数设定对SSSA搜索效果的影响,并给出推荐的参数取值。本文也在CEC2017测试函数集（共29个测试函数）上对SSSA进行了测试,并基于韦尔格克森值和检验,将SSSA和一些前沿算法进行了比较。比较结果表明,在高维问题上SSSA在至少23个函数上显著优于其他算法。为了验证SSSA在实际问题上的优化能力,本文使用了两个经典工程问题和无人机路径规划问题对SSSA进行测试。在经典工程问题上的测试表明,SSSA能寻找到有效的可行解;在无人机路径规划问题上的测试表明了SSSA具有很好地跳出局部最优的能力,和其他算法相比,SSSA能够挖掘到更短,更为平滑的路径。为了降低SSSA的时间复杂,本文给出了SSSA的简化版算法（kSSSA）。kSSSA和SSA具有相同的时间复杂度。在CEC2017测试集上的测试结果表明,在高维问题上kSSSA能够在至少21个函数上显著优于其他算法。（2）由于麻雀算法以及前人对麻雀算法的改进工作都是针对连续空间规划问题而设计的,为了将SSSA应用到离散空间优化问题（特征选择问题）,本文提出了SSSA的三种二进制变体,分别是基于启发的、基于S-shaped转移函数的与基于V-shaped转移函数的。在9个UCI数据集上的特征选择实验说明基于启发的SSSA变体（BSSSA）具有更好的搜索性能。在18个来自于UCI数据集的数据上,本文将BSSSA与其他4种同类算法进行了比较。实验结果说明,BSSSA优于其他方法,在处理特征选择问题时有应用价值。

关键词：元启发式算法麻雀算法无人机路径规划二进制特征选择

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自适应变异麻雀算法优化LSTM变速箱故障诊断

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噪声与振动控制 2023年第4期43卷 129-134页

作者：蒋开正吕丽平四川职业技术学院汽车工程系四川遂宁629000 郑州升达经贸管理学院信息工程学院郑州451191

针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化深度长短时记忆网络(Long-short Term Memory,LSTM)模型参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题,对SSA算法进行改进,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(Adaptive Mutation Sp... 详细信息

针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化深度长短时记忆网络(Long-short Term Memory,LSTM)模型参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题,对SSA算法进行改进,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(Adaptive Mutation Sparrow Search Algorithm,AMSSA)。AMSSA在SSA基础上,引入发现者和跟随者数量自适应调整策略、发现者和跟随者柯西变异策略,提高算法的寻优能力。以AMSSA为LTSM模型参数优化方法,建立变速箱故障诊断模型,并进行实验验证。结果表明:相比于SSA,AMSSA优化LSTM的诊断精度提升4%;相比于其他3种类型优化算法,在诊断精度提升的同时耗时更短。

关键词：故障诊断长短时记忆网络麻雀算法优化变速箱

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基于麻雀算法优化GRNN的三维定位算法

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计算机工程与设计 2022年第11期43卷 3149-3158页

作者：高媛阳媛凌启东徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221000 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

为进一步提高室内定位精度,提出一种多种群麻雀算法与广义回归神经网络相结合的室内三维定位算法MSSA-GRNN。MSSA算法种群初始化时采用佳点集及反向学习策略,获得更高质量的初始种群分布;根据适应度值排名,选出优胜子种群和辅助子种群,... 详细信息

为进一步提高室内定位精度,提出一种多种群麻雀算法与广义回归神经网络相结合的室内三维定位算法MSSA-GRNN。MSSA算法种群初始化时采用佳点集及反向学习策略,获得更高质量的初始种群分布;根据适应度值排名,选出优胜子种群和辅助子种群,增强全局搜索能力;在子种群个体更新时,引入渐变加权系数,使算法更快地收敛。经过群内竞争和群间竞争,求得全局最优。利用MSSA优化平滑因子σ的取值,建立最优GRNN神经网络三维定位模型。将仿真结果与其它算法进行比较,证明了所提算法的收敛速度与定位精度均优于其它算法。

关键词：无线传感网络麻雀算法广义回归神经网络三维定位室内定位多种群平滑因子

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基于多策略改进麻雀算法优化DELM的CSTR辨识

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化工设备与管道 2024年第6期61卷 7-16页

作者：盛斌张军上海电力大学自动化工程学院上海200090

针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后... 详细信息

针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后期寻优精度低、易陷入局部最优等缺点提出三点改进措施,首先利用正交阵列对麻雀种群初始化,再使用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始麻雀算法的探索者位置更新公式,最后采用t-分布变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式,并使用测试函数验证其改进的性能。使用改进的麻雀算法对DELM网络训练过程单层网络的输入权重和偏置因子进行寻优,解决DELM易陷入局部最优的缺点。最后利用该混合优化算法对Hammerstein-Wiener模型进行辨识实验,实验表明利用该混合优化算法相比于其他群智能算法优化DELM对Hammerstein-Wiener模型具有较高的辨识精度。

关键词： Hammerstein-Wiener模型模型辨识深渡极限学习机麻雀算法连续搅拌反应釜

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基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法

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山东科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期43卷 102-111页

作者：白星振康家豪尚继伟郝春蕾王雪梅山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 国网山东省电力公司汶上县供电公司山东济宁272500 山东科技大学工程实训中心山东青岛266590

深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解... 详细信息

深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法。首先,改进宽度学习特征节点的连接方式,构建各目标设备的级联宽度学习负荷分解网络。然后,通过麻雀搜索算法确定各目标设备分解网络的最优特征节点和增强节点数,实现负荷的高效分解。最后,基于实际数据集UK-DALE进行了仿真实验,通过与常用的非侵入式负荷分解方法进行比较,验证了所提方法的优越性。

关键词：非侵入式负荷分解宽度学习麻雀算法特征节点级联

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