针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非...针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。展开更多
针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每...针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。展开更多
针对当前风机轴承故障诊断准确率较低、诊断难度较大、耗时较长等问题,提出改进的灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)故障诊断方法。为了能够精准地提取故障特征,采用时频域...针对当前风机轴承故障诊断准确率较低、诊断难度较大、耗时较长等问题,提出改进的灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)故障诊断方法。为了能够精准地提取故障特征,采用时频域分析中的小波包分解法对故障振动信号进行特征提取,将小波包分解后的8个频带能量作为故障特征并构建特征向量;建立SVM故障模型并利用IGWO算法对SVM模型进行参数寻优,避免了灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法后期易陷入局部最优、收敛速度过慢等。实验结果表明,IGWO算法平均故障识别率高达99.3%,能够更加快速、高效、准确地识别故障的类型,为故障诊断的发展提供了良好的技术支撑。展开更多
文摘针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。
文摘针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法(improved grey wolf op timization,IGWO)选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略(dimension learning-based hunting,DLH),为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。
文摘针对当前风机轴承故障诊断准确率较低、诊断难度较大、耗时较长等问题,提出改进的灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)故障诊断方法。为了能够精准地提取故障特征,采用时频域分析中的小波包分解法对故障振动信号进行特征提取,将小波包分解后的8个频带能量作为故障特征并构建特征向量;建立SVM故障模型并利用IGWO算法对SVM模型进行参数寻优,避免了灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法后期易陷入局部最优、收敛速度过慢等。实验结果表明,IGWO算法平均故障识别率高达99.3%,能够更加快速、高效、准确地识别故障的类型,为故障诊断的发展提供了良好的技术支撑。
