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基于改进的CEEMDAN和BO-SVM轴承故障诊断研究
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作者 王磊 黄巧亮 +2 位作者 张振涛 汪煌 马亦文 《计算机与数字工程》 2025年第2期610-616,共7页
针对滚动轴承故障诊断过程中,存在提取故障特征困难、识别故障准确率低以及速度慢等问题,提出了基于改进的CEEMDAN与贝叶斯算法优化支持向量机(BO-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用ICEEMDAN对原始振动信号进行分解,得到若干... 针对滚动轴承故障诊断过程中,存在提取故障特征困难、识别故障准确率低以及速度慢等问题,提出了基于改进的CEEMDAN与贝叶斯算法优化支持向量机(BO-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用ICEEMDAN对原始振动信号进行分解,得到若干的模态函数分量(IMF),采用相关系数法筛选有用的IMF分量重构信号,将重构信号的多尺度排列熵作为特征向量输入到BO-SVM故障诊断模型进行训练和测试。研究结果表明:采用该方法能够有效地提取特征信息,ICEEMDAN-BO-SVM故障诊断模型可以实现对滚动轴承快速、准确地诊断,诊断时间为21.26 s,准确率达到了99.38%,与网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)优化的SVM模型相比,该方法的诊断时间和准确率具有一定的优越性。 展开更多
关键词 改进的CEEMDAN 故障诊断 贝叶斯优化 支持向量机
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基于改进Canny的水稻倒伏区域提取方法
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作者 柴俊 王浩陈 《现代信息科技》 2025年第2期12-15,共4页
为衡量农作物受灾后倒伏带来的产量与经济损失,利用改进的图像边缘检测技术来获取倒伏区域面积。在现有Canny算子边缘检测的基础上,采用中值滤波替代高斯函数来平滑处理图像。再采用自适应双阈值和广义链区分真伪边缘点、消除伪边缘点,... 为衡量农作物受灾后倒伏带来的产量与经济损失,利用改进的图像边缘检测技术来获取倒伏区域面积。在现有Canny算子边缘检测的基础上,采用中值滤波替代高斯函数来平滑处理图像。再采用自适应双阈值和广义链区分真伪边缘点、消除伪边缘点,最后通过线性拟合和霍夫变换获得边缘直线。由于倒伏区域和正常区域存在明显的分界现象和倒伏纹理增多的特征可准确提取倒伏区域。试验结果表明,五个实验地块倒伏面积提取误差只有9.2%,9.4%,8.9%,7.9%和8.7%。 展开更多
关键词 倒伏作物 图像识别 边缘检测 改进Canny
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基于自适应VMD的sEMG信号识别研究
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作者 胡家铭 曾庆军 +1 位作者 韩春伟 周成诚 《电子器件》 2025年第1期25-30,共6页
针对表面肌电(sEMG)信号噪声导致基于sEMG信号的手势识别准确率不高的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的sEMG信号手势识别算法。首先,采用AVMD算法和改进小波阈值对sEMG信号进行降噪;然后提取sEMG信号的均值和模糊熵作为... 针对表面肌电(sEMG)信号噪声导致基于sEMG信号的手势识别准确率不高的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的sEMG信号手势识别算法。首先,采用AVMD算法和改进小波阈值对sEMG信号进行降噪;然后提取sEMG信号的均值和模糊熵作为特征值;最后,采用支持向量机(SVM)进行手势识别。实验结果表明,基于AVMD的sEMG信号手势识别方法降噪性能指标高于其他方法,手势识别准确率达到97.5%,并能在手部康复机器人主从训练系统中准确实时识别出对应的手势动作。 展开更多
关键词 手势识别 表面肌电信号 自适应变分模态分解 信号降噪
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基于数字孪生的船舶制造车间监视系统的构建
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作者 胡天翔 叶辉 杨晓飞 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期517-528,共12页
为解决船舶制造车间生产信息不透明、设备数据采集困难等问题,基于Unity物理平台设计了数字孪生船舶制造车间监控系统。针对监视系统中船舶虚拟车间的构造、多源异构数据采集的数据传输方式、由数据驱动的虚实同步方法,以及数据可视化... 为解决船舶制造车间生产信息不透明、设备数据采集困难等问题,基于Unity物理平台设计了数字孪生船舶制造车间监控系统。针对监视系统中船舶虚拟车间的构造、多源异构数据采集的数据传输方式、由数据驱动的虚实同步方法,以及数据可视化等关键步骤进行了阐释。实验设计船舶制造小组立焊接流水线生产过程的实时监控系统,完成了焊接流水线的3D场景复现以及在李生车间中对现实车间的生产监控,并通过虚实车间一致性验证了系统的可行性。 展开更多
关键词 多源异构数据采集 虚实同步 数据可视化 孪生车间 生产监控 一致性验证
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基于IGOA算法的船舶能量管理策略研究
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作者 焦军 韩飞 +1 位作者 李奇 闫羲 《船电技术》 2025年第3期65-70,共6页
本文以混合动力船舶的储能电池系统为研究对象,对船舶储能系统的进行了全航程能量管理策略研究,提出了基于改进蚱蜢优化算法(IGOA)的充放电管理方法,构建了考虑储能电池组SOH状态的全局能量管理策略,通过设定目标函数和约束条件,优化了... 本文以混合动力船舶的储能电池系统为研究对象,对船舶储能系统的进行了全航程能量管理策略研究,提出了基于改进蚱蜢优化算法(IGOA)的充放电管理方法,构建了考虑储能电池组SOH状态的全局能量管理策略,通过设定目标函数和约束条件,优化了储能系统的功率分配。仿真实验结果表明,所提出的动态充放电方法提高了能量管理效率,避免了SOH较低电池组的过度充放电,有效延长了储能电池系统的使用寿命。 展开更多
关键词 储能系统 改进蚱蜢优化算法 能量管理策略
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基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划 被引量:1
6
作者 张颖 姜文刚 +1 位作者 陈一鸣 管文瑞 《电子测量技术》 北大核心 2024年第11期101-111,共11页
为了提高无人机路径规划在复杂环境中的收敛速度和收敛精度,避免陷入局部最优,提出了一种基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划方法。本文在传统SWO算法中引入自适应t分布扰动变异和Cubic映射策略更新搜索阶段位置,避免局部早熟收敛... 为了提高无人机路径规划在复杂环境中的收敛速度和收敛精度,避免陷入局部最优,提出了一种基于改进蜘蛛蜂算法的无人机三维路径规划方法。本文在传统SWO算法中引入自适应t分布扰动变异和Cubic映射策略更新搜索阶段位置,避免局部早熟收敛;然后,引入周期性随机振幅动态调整追逐和逃逸阶段搜索方向,帮助算法跳出局部最优,并结合螺旋更新机制和Levy飞行策略增强算法全局寻优能力,提高算法收敛精度;最后,将ISWO算法在8个测试函数中进行性能验证并实验仿真,结果表明,复杂地形环境中ISWO算法执行时间相比传统SWO算法减少了26.86%,并且较CPO、COA、GOOSE、PSO、GWO算法执行时间减少了13.80%~28.27%不等。同时,ISWO算法最小适应度值较传统SWO算法减小49.76%,较其他算法至少减小27.73%。由此得出,本文所提改进算法能够在复杂地形环境中快速得到一条更短且更安全的路径。 展开更多
关键词 路径规划 蜘蛛蜂算法 自适应t分布扰动 周期性随机振幅 螺旋更新机制
原文传递
基于改进分布估计算法的能耗最优AUV路径规划算法与仿真研究
7
作者 戴晓强 许赫威 +2 位作者 王莹 孙啸天 尚乐 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期58-64,共7页
针对经典基于等宽度直方图的分布估计算法(FWH)在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题中易陷入局部极值、计算精度不高等问题,提出一种受粒子群优化算法启发的改进分布估计算法.通过将FWH与粒子群优化算法中优势个体的部分筛选机制相... 针对经典基于等宽度直方图的分布估计算法(FWH)在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题中易陷入局部极值、计算精度不高等问题,提出一种受粒子群优化算法启发的改进分布估计算法.通过将FWH与粒子群优化算法中优势个体的部分筛选机制相结合的方法,组成双重优势个体产生方法,提高AUV路径规划最优路径的精度,增加收敛速度.在水下数字高程模型环境中对经典分布估计算法、PSO算法、A*算法以及改进后的算法进行性能评估.仿真结果表明,相比于改进前的算法,新的算法计算出的能耗值减少24.9%,有效增加计算精度,避免陷入局部极值,提高效率. 展开更多
关键词 分布估计算法 路径规划 能耗最优 粒子群优化算法 水下数字高程模型
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“检测与仪表”课程教学改革探索与实践
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作者 刘伟 杜昭平 +2 位作者 薛文涛 叶辉 史晓宁 《科学咨询》 2024年第18期57-60,共4页
“检测与仪表”是自动化专业的专业核心课程,对学生了解并解决工程中的检测技术问题具有积极的作用。针对现有课程教学方面存在的不足,对课程教学活动、教学方法、实施方式和考核方法等方面进行改革探索。改革的核心思想是将课程的重心... “检测与仪表”是自动化专业的专业核心课程,对学生了解并解决工程中的检测技术问题具有积极的作用。针对现有课程教学方面存在的不足,对课程教学活动、教学方法、实施方式和考核方法等方面进行改革探索。改革的核心思想是将课程的重心从传统的知识传授转向实际应用和科研导向,以及将考核方法从传统的考试转向项目和实验的评估。这些项目要求学生积极参与,培养他们的实际技能和创新思维,提高他们分析和解决问题的能力。 展开更多
关键词 检测与仪表 教学方法 课程建设
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基于模型预测的海缆铺设用水下航行器最优避障控制 被引量:3
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作者 苏哲昊 王伟然 +3 位作者 戴晓强 朱志宇 姚杰 葛慧林 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期248-255,共8页
[目的]自主水下航行器(AUV)在海底复杂地形环境下执行独立铺缆作业时,需要兼顾铺缆质量和自身安全,即在避障的同时还需要保持船体与海底平面的相对高度。为此,设计一种基于模型预测的海缆铺设AUV最优避障控制方法。[方法]首先,基于模型... [目的]自主水下航行器(AUV)在海底复杂地形环境下执行独立铺缆作业时,需要兼顾铺缆质量和自身安全,即在避障的同时还需要保持船体与海底平面的相对高度。为此,设计一种基于模型预测的海缆铺设AUV最优避障控制方法。[方法]首先,基于模型预测控制(MPC)建立AUV的路径跟踪模型,将海底不规则障碍物分类为凸起和凹陷地形,并分别建立障碍物的工程简化数学模型;然后,根据不同地形和海缆铺设要求来设计多个目标优化函数;最后,根据地形特征点迭代计算与海底平面保持稳定高度且路径最短的最优避障路径。[结果]仿真结果表明,该方法响应性能好、可靠性高,能够使AUV选择最短路径并避开意外障碍物。[结论]在复杂的海底环境下,该方法既保障了AUV作业过程中的自身安全,又极大提高了海缆的铺设质量。 展开更多
关键词 自主水下航行器 模型预测控制 海缆铺设 最优避障控制
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基于强化学习的无人机智能组网技术及应用综述 被引量:1
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作者 邱修林 宋博 +4 位作者 殷俊 徐雷 柯亚琪 廖振强 杨余旺 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1576-1589,1598,共15页
针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领... 针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。 展开更多
关键词 飞行自组网 强化学习 深度Q网络算法 多智能体 无人机集群 智能路由 资源分配 跨层优化
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基于FA-PID算法的电动舵机多非线性系统研究 被引量:1
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作者 尹洪桥 卯昌杰 +2 位作者 管军 易文俊 郑宇程 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期222-230,共9页
针对制导炮弹电动舵机常规建模时常将各部分视为线性环节,且采用传统三闭环PID算法无法解决复杂非线性系统的高频响、低超调等问题。本研究充分考虑了舵机系统内部的电机、死区齿隙与LuGre摩擦等非线性环节,搭建了电动舵机的多非线性控... 针对制导炮弹电动舵机常规建模时常将各部分视为线性环节,且采用传统三闭环PID算法无法解决复杂非线性系统的高频响、低超调等问题。本研究充分考虑了舵机系统内部的电机、死区齿隙与LuGre摩擦等非线性环节,搭建了电动舵机的多非线性控制系统,根据舵偏角运动方向的非单一性,设计了电机的正反转逻辑换相判别模块,并在电动舵机的位置环中引入了模糊自适应PID(FA-PID)智能算法。结果表明:采用FA-PID算法相比于传统PID控制对小角度位置响应的延迟时间下降了约0.49%,上升时间下降了约6.91%,峰值时间下降了约39.94%,稳态误差下降了约94.44%,且进一步通过小角度方波/正弦位置跟踪研究同样可以得出该算法的快速性与鲁棒性。 展开更多
关键词 制导炮弹 电动舵机 齿隙非线性 LuGre摩擦非线性 电机换相判别 FA-PID算法
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改进分布估计算法的AUV全局路径规划 被引量:1
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作者 许赫威 戴晓强 +2 位作者 王莹 杨淦华 黄鑫 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期47-50,共4页
为解决基于固定宽度直方图(FWH)的分布估计算法在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题时易陷入局部最优的问题,提出一种个体更新方法融合策略。将狼群优化算法(WPA)中的部分个体更新方法,以及三次样条函数融合到算法当中,增加算法个体... 为解决基于固定宽度直方图(FWH)的分布估计算法在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题时易陷入局部最优的问题,提出一种个体更新方法融合策略。将狼群优化算法(WPA)中的部分个体更新方法,以及三次样条函数融合到算法当中,增加算法个体更新方法的多样性。提高AUV路径规划的精度,增加收敛速度。在水下数字高程模型环境中,对原始算法以及改进后的算法进行性能评估。仿真结果验证了算法改进的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分布估计算法 狼群优化算法 三次样条插值曲线 路径规划 水下数字高程模型
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基于智能预测控制的鱼雷状小型无人艇轨迹跟踪研究 被引量:1
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作者 翁昱 曾庆军 +2 位作者 李维 李昂 戴晓强 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期158-168,共11页
[目的]针对无人艇(USV)在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测... [目的]针对无人艇(USV)在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测控制器,该控制器基于模型预测控制的设计思想并结合改进的粒子群算法,在线决策、优化每一时刻的性能指标并纠正预测状态;最后,开展仿真和湖试试验测试系统对参考轨迹的跟踪性能,并与线性模型预测控制器的跟踪性能进行比较。[结果]结果表明,所设计的智能预测控制器超调小、抗干扰性好。[结论]所提方法不仅能运用于鱼雷状小型USV跟踪系统,也能对其他USV跟踪系统起到很好的借鉴作用。 展开更多
关键词 无人艇 轨迹跟踪 智能预测控制 改进的粒子群算法
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基于改进RetinaNet网络的水下机器人目标检测与实验 被引量:3
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作者 黄珍伟 陈伟 +1 位作者 王文杰 路锦通 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期264-271,共8页
针对目前水下机器人目标检测算法存在图像退化严重和目标识别率低的问题,提出了一种融合改进RetinaNet和注意力机制的水下目标检测算法。首先,把RetinaNet骨干网络替换成DenseNet网络,保留了更多目标特征并减少了参数量。其次,替换初始... 针对目前水下机器人目标检测算法存在图像退化严重和目标识别率低的问题,提出了一种融合改进RetinaNet和注意力机制的水下目标检测算法。首先,把RetinaNet骨干网络替换成DenseNet网络,保留了更多目标特征并减少了参数量。其次,替换初始卷积为深度分离可变形卷积,从而大大减少了模型的参数量,提高了模型的运算速度。最后,引入CBAM注意力模块,利用CBAM模块在空间和通道2个维度加强特征,减少了水下复杂环境对目标检测的干扰。水下机器人抓取实验结果表明,与初始的RetinaNet算法相比,改进后的算法mAP值可达81.9%,参数量为56.8 MB,检测速度为16.8 f/s,在水下目标检测方面性能优异。 展开更多
关键词 水下目标检测 RetinaNet 轻量化网络 注意力机制
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基于多维泰勒网的欠驱动AUV双闭环姿态反步控制方法 被引量:1
15
作者 王光辉 王伟然 +1 位作者 王龙 徐正涛 《电子设计工程》 2024年第24期11-15,共5页
该文针对欠驱动水下机器人(AUV)在水下动态对接时同速跟踪的姿态控制问题展开研究,设计了一种基于多维泰勒网的欠驱动AUV双闭环姿态反步控制方法。基于多维泰勒网的跟踪函数,设计内环多维泰勒网控制律,调整欠驱动AUV姿态角的变化速度,... 该文针对欠驱动水下机器人(AUV)在水下动态对接时同速跟踪的姿态控制问题展开研究,设计了一种基于多维泰勒网的欠驱动AUV双闭环姿态反步控制方法。基于多维泰勒网的跟踪函数,设计内环多维泰勒网控制律,调整欠驱动AUV姿态角的变化速度,保证对接的精度。利用反步法设计外环反步控制器,调整欠驱动AUV的姿势角,使其航向实时跟踪动态变化的回收船位置,以提升复杂水文环境下对接的成功率。仿真结果表明,该文设计的方法能够实现欠驱动AUV姿态角与调整速度的精确控制,在外部水流扰动环境下具有较好的动静态跟踪能力,具有较高的一次对接成功率。 展开更多
关键词 欠驱动AUV 动态对接 双闭环姿态控制 多维泰勒网控制 反步控制
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改进SMO的高速永磁同步电机无传感器控制研究 被引量:2
16
作者 许仁仁 张懿 魏海峰 《电力电子技术》 2024年第2期30-33,共4页
对于高速永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制研究中,针对传统滑模观测器(SMO)存在滑模抖振,以及在观测到的反电动势信号经过低通滤波器(LPF)消除高频谐波造成的相位滞后的问题和高速下由于电流采样造成的数字延时问题,提出一种基于二... 对于高速永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制研究中,针对传统滑模观测器(SMO)存在滑模抖振,以及在观测到的反电动势信号经过低通滤波器(LPF)消除高频谐波造成的相位滞后的问题和高速下由于电流采样造成的数字延时问题,提出一种基于二阶广义积分器-锁频环(SOGI-FLL)的改进SMO方法。针对上述问题,首先利用双曲正切函数来代替sign函数,来减少滑模的抖振;然后引入SOGI-FLL代替LPF来对观测的反电动势进行滤波,进而消除相位滞后。其次在此基础上补偿由于数字延时造成的角度误差。最后搭建PMSM实验平台验证此方法的可行性,实现PMSM无位置传感器控制在中高速域转子速度和位置的准确估算。 展开更多
关键词 永磁同步电机 双曲正切函数 角度补偿
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基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估 被引量:3
17
作者 班勇霜 李春华 +1 位作者 汪本科 付林瑶 《分布式能源》 2024年第3期39-46,共8页
为评估孤岛型微电网的可靠性以及分析储能装置对系统可靠性的影响,提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估方案。首先,以孤岛型风柴储混合微电网系统作为研究对象,搭建分布式电源等关键设备的出力模型;其次,制定可靠性评估... 为评估孤岛型微电网的可靠性以及分析储能装置对系统可靠性的影响,提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估方案。首先,以孤岛型风柴储混合微电网系统作为研究对象,搭建分布式电源等关键设备的出力模型;其次,制定可靠性评估指标体系、不同的储能运行策略及负荷削减策略,在此基础上提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛风柴储微电网可靠性评估算法;最后,通过对改进的RBTS Bus 6 F4孤岛系统进行仿真,量化分析了储能装置的运行策略、储能容量、容量配置对系统可靠性水平的影响。结果表明:合理的储能策略、适当增大储能容量以及适宜的储能系统配置方案等均可提高系统可靠性。 展开更多
关键词 孤岛型微电网 储能装置 负荷削减 序贯蒙特卡洛模拟法 可靠性评估
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基于RT-DETR-Faster的苹果采摘机器人实时目标检测算法 被引量:2
18
作者 王文杰 陈伟 +1 位作者 路锦通 黄珍伟 《自动化与仪表》 2024年第7期57-62,共6页
为了解决苹果采摘中目标小,实时性要求高等问题,提出了一种基于RT-DETR的采摘机器人目标检测方法,名为RT-DETR-Faster。首先,采用FasterNet部分卷积替换主干网络的传统卷积,有效提升了模型的运算速度;其次,使用改进的级联注意力编码器... 为了解决苹果采摘中目标小,实时性要求高等问题,提出了一种基于RT-DETR的采摘机器人目标检测方法,名为RT-DETR-Faster。首先,采用FasterNet部分卷积替换主干网络的传统卷积,有效提升了模型的运算速度;其次,使用改进的级联注意力编码器替换原始的编码器,使网络更专注于目标区域;最后,引入Faster_Rep融合特征模块,保留更多有效特征并减少计算量。该文在实际的果园图像上进行了实验,结果表明,该文提出的算法与原始的RT-DETR算法相比,FPS提升了34%,帧数达到了47.9,同时准确率更高,适用于苹果采摘机器人的实时目标检测任务。 展开更多
关键词 深度学习 果园采摘 TRANSFORMER 注意力机制 RT-DETR
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基于LSTM-PSO-SVM的船用LNG双燃料发动机故障预测 被引量:1
19
作者 姜峰 杨奕飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期120-126,共7页
针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯... 针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯性权重改进PSO算法对SVM参数进行寻优,以提高其寻优能力和收敛速度;改进的LSTM-PSO-SVM融合模型可实现对设备故障状态的快速、准确预测。通过对某船用LNG双燃料发动机的故障预测仿真,结果表明上述模型具有更高的故障识别准确率和更快的识别速度,能够准确预测船用LNG双燃料发动机潜在故障。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 改进粒子群优化 支持向量机 故障预测 LNG双燃料发动机
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基于改进VIT神经网络的无人艇电力系统故障诊断 被引量:1
20
作者 郑海山 杨奕飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第18期154-158,共5页
为适应无人艇高可靠性和智能运维保障的发展需求,本文提出一种基于改进VIT神经网络模型的无人艇电力系统故障诊断方法,通过改进的注意力机制对模型参数进行求取,降低算法空间的复杂度,且避免模型参数限于局部最优。通过对交流低压无人... 为适应无人艇高可靠性和智能运维保障的发展需求,本文提出一种基于改进VIT神经网络模型的无人艇电力系统故障诊断方法,通过改进的注意力机制对模型参数进行求取,降低算法空间的复杂度,且避免模型参数限于局部最优。通过对交流低压无人艇电力系统进行短路故障仿真建立故障数据集,采用连续小波变换对故障电压序列数据进行特征提取,该特征数据用于训练改进VIT模型,实现无人艇电力系统故障诊断。对改进VIT模型与卷积神经网络CNN、深度收缩残差网络DRSN、VIT模型的故障识别性能进行仿真对比研究,结果表明改进VIT模型具有较高的故障诊断准确度,且受短路故障电阻的变化影响小、适应性更强。 展开更多
关键词 无人艇 电力系统 深度学习 故障诊断 VIT
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