为提高变压器故障诊断的准确性,提出一种基于数据增强和特征注意力机制的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)-残差神经网络(residual neural network,ResNet)故障诊断方法。针对变压器不平衡数据集对故障诊断模型产生的影响,利...为提高变压器故障诊断的准确性,提出一种基于数据增强和特征注意力机制的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)-残差神经网络(residual neural network,ResNet)故障诊断方法。针对变压器不平衡数据集对故障诊断模型产生的影响,利用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(generative adversarial network with gradient penalty,WGANGP)对变压器数据进行数据增强。其次,在诊断模型的输入侧引入特征注意力机制,提升模型对平衡数据集中关键特征的敏感性。然后,为加速模型的收敛性,在训练的早期利用GWO-ResNet。最后基于某实测变压器数据集对所提出WGANGP-ATT-GWOResNet故障诊断模型的有效性进行验证。展开更多
针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索...针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础;提出新型非线性收敛因子的改进策略,提高算法全局搜索能力。在灰狼位置更新中提出引入狮群优化(Lion Swarm Optimization, LSO)算法的扰动因子和动态权重,使灰狼具有主动的搜索能力,避免因灰狼失去种群多样性而陷入局部最优。为验证改进算法的有效性,进行了8个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验和无人机三维路径规划仿真实验。实验结果表明,CLGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;三维路径仿真环境下,CLGWO算法的平均路径长度、平均迭代次数、平均运行时间相比于GWO算法分别优化了33%、31%、52%,且路径转折少,能较好地得到全局最优值,验证了CLGWO算法的有效性。展开更多
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种新型优化算法,常用于各种优化问题求解。然而,GWO算法在求解某些问题时,存在求解精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺陷。为解决这些问题,本研究将差分进化算法(Differential Evolution,DE...灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种新型优化算法,常用于各种优化问题求解。然而,GWO算法在求解某些问题时,存在求解精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺陷。为解决这些问题,本研究将差分进化算法(Differential Evolution,DE)的杂交和优选操作引入GWO算法的初始化和迭代计算过程中,设计了一种基于杂交进化的灰狼优化算法。通过实验对算法性能进行评估,结果表明,该改进算法在计算精度、收敛速度和稳定性等方面具有显著优势。展开更多
针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机...针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机制入手,采用对灰狼当前最优个体进行混沌扰动的初始化策略和随机控制当前不处于最优解范围个体的跳出局部最优策略,以提高其收敛速度和寻优精度。为验证算法实用性,文章采取9种基准函数测试IGWO算法的可行性,数据结果分析表明,该算法能够明显提高收敛速度和收敛精度,且效果均显著优于其他元启发式算法以及原始的GWO算法,可见在求解最优参数方面,IGWO算法具有较高的应用价值。展开更多
文摘为提高变压器故障诊断的准确性,提出一种基于数据增强和特征注意力机制的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)-残差神经网络(residual neural network,ResNet)故障诊断方法。针对变压器不平衡数据集对故障诊断模型产生的影响,利用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(generative adversarial network with gradient penalty,WGANGP)对变压器数据进行数据增强。其次,在诊断模型的输入侧引入特征注意力机制,提升模型对平衡数据集中关键特征的敏感性。然后,为加速模型的收敛性,在训练的早期利用GWO-ResNet。最后基于某实测变压器数据集对所提出WGANGP-ATT-GWOResNet故障诊断模型的有效性进行验证。
文摘灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种新型优化算法,常用于各种优化问题求解。然而,GWO算法在求解某些问题时,存在求解精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺陷。为解决这些问题,本研究将差分进化算法(Differential Evolution,DE)的杂交和优选操作引入GWO算法的初始化和迭代计算过程中,设计了一种基于杂交进化的灰狼优化算法。通过实验对算法性能进行评估,结果表明,该改进算法在计算精度、收敛速度和稳定性等方面具有显著优势。
文摘针对原始灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法在寻优过程中存在求解精度欠佳,后期极易陷入局部最优和收敛速度下降等多种问题,文章研究了改进的灰狼优化(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)算法。改进算法从改变参数和搜寻机制入手,采用对灰狼当前最优个体进行混沌扰动的初始化策略和随机控制当前不处于最优解范围个体的跳出局部最优策略,以提高其收敛速度和寻优精度。为验证算法实用性,文章采取9种基准函数测试IGWO算法的可行性,数据结果分析表明,该算法能够明显提高收敛速度和收敛精度,且效果均显著优于其他元启发式算法以及原始的GWO算法,可见在求解最优参数方面,IGWO算法具有较高的应用价值。
