鲸鱼算法优化VMD-CNN在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承工作环境恶劣且采集到的振动信号具有非线性、非平稳性等特征,为了自适应提取故障特征以及提高轴承故障智能诊断准确率,提出基于鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）相结合的故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法对VMD超参数进行寻优,找到VMD最优的分解层数与惩罚因子,并利用优化后的VMD对轴承原始信号进行分解。其次,用连续小波变换将分解得到的一维本征模态信号转化为相应的二维时频图。最后,将二维时频图作为二维卷积神经网络的输入,并对其输入的时频图进行深层特征提取与模式识别。实验表明,所提出的方法能高效提取故障特征,准确率高达99.78%。     

改进鲸鱼算法求解工程设计优化问题

为了更好求解工程设计优化问题,提升鲸鱼算法的寻优性能和应用能力,提出一种基于分段式随机惯性权重和最优反馈机制的鲸鱼优化算法.在随机游走觅食策略中引入基于当前全局最优解的反馈机制,加快算法收敛速度,增强求解稳定性;在收缩包围策略和螺旋气泡网捕食策略中引入分段式随机惯性权重,提高算法的寻优精度和跳出局部极值的能力;对越界处理进行修正和改进,消除了进化成果可能丢失的隐患.通过理论分析证明了该改进算法与基本鲸鱼算法的时间复杂度相同.6种代表性对比算法在12个复杂基准测试函数和3个工程优化设计问题上的实验结果表明,该改进算法的寻优性能、求解稳定性、对不同问题的适用性和有效性均明显优于其他5种对比算法.     

改进鲸鱼优化算法及涡轮盘结构优化

涡轮盘是航空发动机的核心零件,通过智能优化算法对涡轮盘结构进行优化,降低涡轮盘质量,有助于提升推重比。研究并改进了新型鲸鱼优化算法对涡轮盘截面进行结构尺寸优化。改进的鲸鱼优化算法中创新引入差分变异策略,交叉操作和常规变异策略以增强鲸鱼优化算法跳出局部最优解的能力。特别地,以改进的鲸鱼优化算法（Decomposition evolution based whale optimization algorithm,DEWOA）为例对Isight平台进行二次开发,与Isight平台中的五种算法和基本鲸鱼优化算法就八个单目标测试函数进行了对比,在均值和方差等指标验证了改进算法的稳定性和寻优性能。而且,将结合改进鲸鱼优化算法的Isight优化模块组件与有限元分析方法在Isight平台中集成为全自动化优化流程,对航空发动机涡轮盘进行结构优化,并与其他四种算法的涡轮盘结构优化结果进行对比。实验结果表明改进的鲸鱼优化算法对涡轮盘减重达26.09%,超过自适应模拟退火算法减重比2.24%,超过多岛遗传算法减重比5.29%,超过鲸鱼优化算法减重比1.94%,落后于指针自动优化算法减重比0.39%,但改进的鲸鱼优化算法收敛速度更快,达到最优解的代价更小,表明了改进鲸鱼优化算法在工程实际问题上的实用性和通用性。     

基于小生境技术的改进鲸鱼优化算法北大核心CSCD

针对标准鲸鱼优化算法全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题,采用小生境技术和引入自适应权重对鲸鱼优化算法进行改进。首先,引入小生境技术中的竞争选择策略,通过比较距离添加共享函数计算适应度来提高鲸鱼算法的寻优能力,避免WOA算法陷入局部最优,解决算法早熟现象;其次,采用自适应参数作为位置权重调整鲸鱼算法的位置公式,提高算法的收敛速度和寻优精度。将该算法引入单峰和多峰模态基准测试函数中,仿真实验表明,在保证算法收敛速度的同时,所提出的改进鲸鱼优化算法有效地提高了搜索能力和寻优精度。     

基于鲸鱼优化算法的RFC大学生心理健康测评研究

当代大学生进入高校之后,随着教育方式与方法改变,有相当部分大学生在适应高校的生活过程中,其心理无法进行转换,还是停留在高中时代;另一方面高校学生心理承受种种压力,比如学业,就业、情感等,导致他们当中很多人心理健康出现了问题,所以需要重视、强化当代高校学生的心理教育,做好其心理健康测评,已成为国内外高等教育面临着一个非常...     

基于鲸鱼优化算法的双向LLC谐振变换器控制参数优化

LLC谐振变换器因其具有高频化、高效率和高功率密度等优点,近年来被广泛使用.但因其电路特点,LLC谐振变换器存在输出电流纹波大、动态响应性能不佳以及抗干扰能力差等问题.针对上述问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的双闭环控制方法.双向LLC谐振变换器电压外环采用PI控制,电流内环采用自抗扰控制器,通过鲸鱼优化算法对PI控制器...     

基于测距修正及改进鲸鱼优化的DV-HOP定位算法

针对无线传感器网络中传统DV-HOP(distance vector?hop)定位算法定位误差大的问题,提出基于测距修正及改进鲸鱼优化的DV-HOP(whale optimization algorithm distance vector?hop,WOADV-HOP)定位算法,该算法首先通过添加修正因子和引入权重来修正...     

改进鲸鱼优化算法在机械臂时间最优轨迹规划的应用

针对机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种改进鲸鱼优化算法的最优轨迹规划方法。首先把机械臂各个关节的角度、角速度、角加速度作为约束参数,在关节空间中采用五次多项式插值构造机械臂的轨迹,然后建立以机械臂运行时间最优为目标的目标函数,采用改进的鲸鱼优化算法（IWOA）来对时间进行优化,提高机械臂的运行效率。最后通过MATLAB进行仿真,结果表明,改进的鲸鱼优化算法相较于其它同类算法求解精度更高,收敛速度更快,并且经过IWOA和轨迹优化结合得到的机械臂的位移、速度和加速度曲线都是平滑的且没有明显的突变,验证了该轨迹规划方法的有效性。     

改进鲸鱼优化算法的机器人时间最优轨迹规划

针对鲸鱼优化算法（WOA）存在的收敛精度低、易陷入局部最优解等问题,提出一种非线性收敛因子并引入非线性惯性权重对基础WOA进行改进,以智能制造生产线中核心单元6R机器人为研究模型做轨迹优化,其以时间最优为优化目标。首先将WOA中收敛因子改为非线性收敛因子并引入一种非线性惯性权重,以达到提高收敛精度、局部开发能力和全局搜索能力的目的,然后将该算法与五次多项式相结合,基于实际应用场景对某型号的6R工业机器人做时间最优轨迹规划。实验结果表明,该研究场景中机器人运动优化后完整的上、下料过程的时间比优化前缩短20%至50%,说明改进后的WOA在相关领域应用中有效可信且具有实际意义。     

基于改进鲸鱼算法的路径规划方法研究

针对移动机器人路径规划问题,为了求解出更为有效的移动路径,提出了一种新的求解方法-鲸鱼优化算法(WOA),在基本鲸鱼优化算法的基础之上引入惯性权重,以增强搜索能力,提高基本算法的有效性。最后通过实例,将改进的鲸鱼优化算法与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)进行比较分析,验证了改进鲸鱼优化算法在路径规划方面的有效性。     

粒子群优化算法在配电网规划中的应用探析

面对国民经济发展的要求，面对市场经济条件下的新形势和电力市场化的新态势，电力系统规划受到新观念、新理论、新方法的启迪和激励，目前国内外已有许多电力系统规划的科学方法和研究成果。但是，鉴于规划工作的特点与难点，许多理论研究成果在实际应用中存在一定的不足。     

智能优化算法在无功优化中的应用综述

对无功优化的研究现状进行了总结,对现有的无功优化算法进行了分类。重点介绍了智能优化算法在电力系统无功优化中的应用及其优缺点,在此基础上,概括了几种常用混合优化算法。最后指出了无功优化的发展趋势。     

PLC技术在可再生能源制氢自动化中的应用探索

氢能为当前阶段非常具有潜力以及应用前景的二次能源.近年来,在我国能源以及环保战略充分贯彻和落实的背景下,氢燃料电池以及氢能源汽车技术的发展速度一直在不断加快,当下已经趋于完善和成熟.而在现阶段的相关政策、工业环境和现代化先进计算机技术的支持下,PLC技术在可再生能源制氢自动化中的应用能够表现出非常良好的效果,对其开展更...     

基于混沌鲸鱼算法的自抗扰永磁同步电机控制

针对永磁同步电机由于强耦合、非线性的特点,导致任何不确定性扰动都会直接影响控制系统性能的问题,设计了一种改进鲸鱼算法优化的二阶自抗扰控制器。通过采用混沌初始化策略改进鲸鱼算法优化自抗扰控制器参数。经过优化的自抗扰控制器的控制其性能有明显提高。仿真结果表明,该自抗扰控制器响应速度快,稳态误差小且无超调,对负载扰动具有良好的鲁棒性。     

基于多目标文化鲸鱼算法的水库防洪调度

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件,相互依存的决策变量,以及相互冲突的优化目标,传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决,在实际应用中存在一定限制。鉴于此,提出一种针对水库防洪调度的多目标优化方法——文化鲸鱼算法(MOCWOA)。MOCWOA以文化算法(CA)为框架,在种群空间采用鲸鱼优化算法(WOA),在信度空间定义了3种知识结构以提高算法所得结果的多样性和收敛精度。MOCWOA先应用于典型测试函数的优化,之后进一步应用于实际的水库防洪调度问题,并与几种优秀的多目标优化算法进行对比,结果表明,无论是在典型测试函数上,还是在实际RFCO问题上,MOCWOA都具有一定的优势。     

求解低碳车间调度问题的改进鲸鱼算法

针对传统柔性作业车间调度问题只考虑完工时间,设备利用率,完工成本等因素的局限,构建了以碳排放成本和完工时间成本加权和最小为目标的低碳柔性作业车间调度问题模型,并设计了一种改进的鲸鱼优化算法对其进行求解。首先,采用等长的两段式编码方式来表示柔性作业车间调度问题,引入基于ROV规则的转换机制,实现鲸鱼个体位置向量与调度解之间的相互转换。其次,采用基于一定比例的全局搜索、局部搜索和随机搜索的混合式种群初始化方法,生成一定质量的初始种群,同时设计了非线性收敛因子和自适应惯性权重系数来加强算法协调全局搜索和局部寻优的能力。再次,引入自适应调整搜索策略以提高算法跳出局部最优的能力。最后,通过实验数据验证了改进鲸鱼算法在求解低碳柔性作业车间调度问题方面的有效性。     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

中国正在积极发展可再生能源以优化能源结构

国务院新闻办公室10月29日发表的《中国应对气候变化的政策与行动》白皮书指出，为了减缓气候变化，中国正发展可再生能源，优化能源结构。     

一种求解柔性作业车间调度问题的鲸鱼群优化算法

针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新型元启发式算法,鲸鱼群算法(Whale swarm optimization algorithm,WSA),该算法以"较优且最近"的鲸鱼引导和利用超声波强度来控制鲸鱼个体移动范围的迭代方式,在求解各类标准函数时显示出了其在全局搜索能力和维持种群多样性方面的优越性。采用两段式编码方法将FJSP描述为机器选择和工序排序两个子问题;引入转换机制实现FJSP的离散调度解与连续的鲸鱼个体位置向量之间的相互转换,然后利用WSA完成种群的迭代更新和寻优。最后,通过实验数据验证了WSA在求解FJSP方面的有效性。