人工智能时代在线学习新形态——算法支持的智适应社群化学习 被引量：7

1

作者 王志军 吴芝健 《远程教育杂志》 北大核心 2023年第5期49-55,共7页

人工智能、大数据等核心技术的快速发展促使人类的知识生产方式、学习方式和人才培养方式发生变革。以ChatGPT为代表的生成性人工智能为人机协同的互动性、生成性、个性化学习发展提供支撑。网络时代人类的知识生产经历了从PGC到UGC再到... 人工智能、大数据等核心技术的快速发展促使人类的知识生产方式、学习方式和人才培养方式发生变革。以ChatGPT为代表的生成性人工智能为人机协同的互动性、生成性、个性化学习发展提供支撑。网络时代人类的知识生产经历了从PGC到UGC再到AIGC的转变。在线学习也经历了由教师提供到社群驱动和算法支持的发展。人工智能时代需要将人机互动的智适应学习和人际互动的社群化学习深度融合,从而充分发挥算法驱动的个性化和自适应优势,以及社群驱动下群体动力和群体智慧汇聚的优势,以实现算法和社群双驱动的协同共创。将人工智能与群体智慧深度融合,可以回应人工智能时代学习方式变革和创新型人才培养的问题。同时,在算法支持的智适应社群化学习发展过程中,为了避免算法歧视与偏见,必须重视“人在回路”的概念,即重视由人主导的迭代。 展开更多

关键词 生成式人工智能 ChatGPT 智适应学习 算法支持 社群化学习 个性化学习 人在回路

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算法时代青年工作的变化、挑战和对策——基于新功能主义视角

2

作者 许舒婷 《福建教育学院学报》 2024年第1期48-51,共4页

算法时代的青年工作受推荐算法和生成式人工智能等影响。Z世代的行为模式、网络空间的特征、算法鸿沟的形成,展示了算法如何重塑青年工作的对象、拓展青年工作的阵地、改变青年工作的内容。新功能主义以社会系统论解释了算法时代青年工... 算法时代的青年工作受推荐算法和生成式人工智能等影响。Z世代的行为模式、网络空间的特征、算法鸿沟的形成,展示了算法如何重塑青年工作的对象、拓展青年工作的阵地、改变青年工作的内容。新功能主义以社会系统论解释了算法时代青年工作的变化原因,单体化、过滤泡和算法鸿沟造成社会制度解析解体、价值表达扭曲和青年受算法异化。面对这些变化和挑战,有必要构建一个立体对策模型,包含青年社会创业生态系统、青年数字公民成长系统以及青年算法支持系统。 展开更多

关键词 算法时代 青年工作 社会创业 数字公民 算法支持

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电力系统的优化调度策略分析

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作者 田亚军 崔健 +1 位作者 柴真琦 于晗 《集成电路应用》 2023年第11期176-177,共2页

阐述电力市场中的优化调度与传统优化调度的差异,建立最优的电网运行与调度模型,必须有相应的算法支持,包括前瞻、网络流、信息与稀疏、优化技术,探讨电力市场环境下电网决策新理念。

关键词 优化调度 最优模型 算法支持

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基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 被引量：19

4

作者 时培明 梁凯 +1 位作者 赵娜 安淑君 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期61-65,共5页

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算... 对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。 展开更多

关键词 计量学 轴承故障诊断 风电齿轮箱 分形维数 遗传算法支持向量机 识别准确率

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基于MEEMD和GA-SVM的列车车轮多边形故障识别方法 被引量：12

5

作者 陈博 陈光雄 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第3期157-161,197,共6页

根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和... 根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和能量值选取出主要IMF分量。利用希尔伯特变换求取主要IMF分量的包络谱,并计算包络谱熵。将包络谱熵值归一化后作为特征向量输入GA-SVM中进行训练和识别。对实测信号进行分析的结果表明该方法能有效识别出车轮多边形故障,识别准确率可达到95%。 展开更多

关键词 振动与波 车轮多边形识别 改进的集合经验模态分解 遗传算法支持向量机 包络谱熵

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ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：8

6

作者 韩美东 张金豹 赵永强 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第9期1358-1365,共8页

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声... 针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 自适应局部迭代滤波 多元多尺度排列熵 有向无环图算法支持向量机

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基于Hilbert包络谱熵和GA-SVM的水轮发电机轴承故障诊断 被引量：1

7

作者 陈培演 孙晓 +2 位作者 欧立涛 于柳 陈元健 《机电工程技术》 2024年第3期199-204,共6页

水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行... 水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行时产生的振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),分解成若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),依据峭度准则选取主要IMF分量并通过Hilbert包络谱分析,计算包络谱熵,将归一化后的包络谱熵作为特征向量输入GA-SVM进行训练与故障识别。仿真实验结果表明,基于EEMD包络谱熵分析法相比于时频域图像处理能更好地提取出复杂工况下的故障信号特征,遗传算法支持向量机识别准确率达96.87%,该算法模型可进一步应用于水轮发电机轴承故障诊断。 展开更多

关键词 水轮发电机 轴承故障诊断 集合经验模态分解 Hilbert包络谱熵 遗传算法支持向量机

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基于小波分析和GA-SVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究 被引量：7

8

作者 郭力 李波 郭君涛 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第12期1255-1260,共6页

针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:... 针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:金刚石砂轮磨损后,磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差,以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大;利用部分稳定氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合,作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值,采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%,判别准确度明显优于BP神经网络方法。 展开更多

关键词 部分稳定氧化锆 精密磨削 声发射 金刚石砂轮磨损 小波分析 基于遗传算法支持向量机

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基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法 被引量：4

9

作者 武仪 萨日娜 +2 位作者 裘乐淼 张利春 张静 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第12期1520-1528,1563,共10页

高速电梯存在导轨多源激励关联性和多源激励耦合作用引起轿厢水平振动的问题,针对这一问题,提出了基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法。首先,建立了轿厢的水平振动模型,分析了导轨多源激励因素,借助Dematel方法获得了导轨多源激... 高速电梯存在导轨多源激励关联性和多源激励耦合作用引起轿厢水平振动的问题,针对这一问题,提出了基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法。首先,建立了轿厢的水平振动模型,分析了导轨多源激励因素,借助Dematel方法获得了导轨多源激励关联重要度;然后,以导靴等效刚度、导靴等效阻尼、上方导靴到轿厢质心的垂直距离、下方导靴到轿厢质心的垂直距离作为输入,将水平振动加速度峰值和水平振动角加速度峰值作为输出,建立了轿厢水平振动支持向量机预测模型,并利用布谷鸟算法对支持向量机惩罚因子和RBF核参数进行了寻优搜索;最后,利用拉丁超立方抽样方法得出了一系列方案,通过Simulink仿真得出了各方案的水平振动加速度峰值和角加速度峰值,并将其作为预测模型的样本数据,分别建立了CS-SVR、SVR、RBF、BP、GA-BP预测模型,进行了对比实验;采用决定系数、均方误差、平均相对误差和最大相对误差对该预测模型进行了评价。研究结果表明:与KLK2样机实验相比,CS-SVR预测结果误差约为5.43%,预测效果最优;该结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 高速电梯 水平振动 布谷鸟算法支持向量机回归 振动仿真 振动预测

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车削奥氏体不锈钢时冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响 被引量：2

10

作者 刘念聪 吴圣红 +4 位作者 谢京良 杨程文 刘保林 蒋浩 陈云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1321-1329,共9页

针对最小量润滑(MQL)技术在加工难切削材料时冷却能力不足的问题,分析了最小量冷却润滑(MQCL)条件下冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响规律。设计了以田口法为基础的正交试验方案,并基于MQCL条件进行了相关切削试验。采用方差分析... 针对最小量润滑(MQL)技术在加工难切削材料时冷却能力不足的问题,分析了最小量冷却润滑(MQCL)条件下冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响规律。设计了以田口法为基础的正交试验方案,并基于MQCL条件进行了相关切削试验。采用方差分析法、主效应图法、响应面法等方法并结合切削理论,分析了冷风温度、油液流量、风速、喷射面类型等冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响机制,建立了与冷却参数关联的加工刀具振动和表面粗糙度预测模型,同时采用改进的遗传算法对支持向量回归预测模型进行同步优化,得到冷却参数的最优值。试验结果表明,温度对刀具振动的影响最大且随着温度升高刀具振动呈现出增大的趋势;风速对表面粗糙度的影响最大,当风速小于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度增大,当风速大于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度减小。当喷射面为刀具副后刀面时,刀具振动和表面粗糙度均最小。冷却参数优化结果表明,当冷风温度为-2.36℃、风速为7.31 m/s、油液流量为300 mL/h、喷射面为副后刀面时,工件表面质量最好,其表面粗糙度Ra为0.6588μm。验证实验表明,表面粗糙度和振动均方根的预测误差分别为4.4%和5.9%。 展开更多

关键词 最小量冷却润滑 表面粗糙度 刀具振动 遗传算法支持向量回归优化

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架空线路改造工程造价的组合预测方法 被引量：17

11

作者 俞敏 王愿翔 +3 位作者 闫园 杨小勇 夏晓红 文福拴 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第1期24-30,共7页

架空线路改造工程造价预测是项目管控的重要环节,为提高其预测精度,提出一种组合预测方法。首先,将架空线路改造工程分解为一些子工程,分别预测各子工程造价,之后进行集成。接着,利用主成分分析法并结合专家经验,筛选出影响子工程造价... 架空线路改造工程造价预测是项目管控的重要环节,为提高其预测精度,提出一种组合预测方法。首先,将架空线路改造工程分解为一些子工程,分别预测各子工程造价,之后进行集成。接着,利用主成分分析法并结合专家经验,筛选出影响子工程造价的关键因素,之后,采用基于遗传算法优化的支持向量机和极限梯度提升算法对子工程造价分别进行预测。然后,借鉴博弈论中的Shapley值理论确定组合预测模型中的权重,得到组合预测模型。最后,用实际项目数据对所提出的组合预测方法进行验证,仿真结果表明,与采用单个预测模型相比,所构造的组合预测模型获得了更高的预测精度。 展开更多

关键词 架空线路改造工程 造价预测 组合预测 基于遗传算法的支持向量机 极限梯度提升算法 SHAPLEY值

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基于形状特征的植物叶片在线识别方法 被引量：14

12

作者 李洋 李岳阳 +2 位作者 罗海驰 蒋高明 丛洪莲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期162-165,171,共5页

针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下以及难以保证数据客观性的问题,提出了一种基于形状特征的植物叶片识别算法,并开发了一款C/S模式的植物叶片在线识别Android应用。叶片图像经预处理后,提取叶片的轮廓凸包顶点比、轮廓曲率方... 针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下以及难以保证数据客观性的问题,提出了一种基于形状特征的植物叶片识别算法,并开发了一款C/S模式的植物叶片在线识别Android应用。叶片图像经预处理后,提取叶片的轮廓凸包顶点比、轮廓曲率方差等形状特征,采用KNN-SVM对叶片进行分类识别。实验结果表明,相比于一些已有识别算法,该算法可以达到更高的识别率;该Android应用稳定可靠,可以满足用户的需求。 展开更多

关键词 叶片识别 形状特征 ANDROID K近邻算法-支持向量机(KNN-SVM)

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基于EEMD能量矩与ISSA-SVM算法的GIS局部放电类型识别方法 被引量：12

13

作者 王利福 刘屹江泽 王燚增 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期204-212,共9页

为有效识别气体绝缘开关组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电(partial discharge,PD)类型,进而保障设备安全稳定运行,提出了一种基于集合模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)联合能量矩与改进麻雀群搜索... 为有效识别气体绝缘开关组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电(partial discharge,PD)类型,进而保障设备安全稳定运行,提出了一种基于集合模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)联合能量矩与改进麻雀群搜索算法优化支持向量机(improved sparrow search algorithm-support vector machines,ISSA-SVM)算法的GIS局部放电类型识别方法。首先搭建能产生4种局部放电类型效果的GIS局部放电实验平台,以获取4种局部放电信号,然后利用EEMD联合能量矩算法分别对4种局部放电信号进行模态分解与特征向量提取,最后利用经ISSA算法优化后的SVM算法对GIS局部放电类型进行识别。实验结果表明,所提方法可有效识别GIS不同局部放电类型,且较PSO-SVM与SSA-SVM算法识别精度分别提高了16.7%与8.5%,验证了所提GIS局部放电类型识别方法的有效性以及优越性。 展开更多

关键词 气体绝缘开关组合电器 局部放电 集合模态分解 改进麻雀群搜索算法优化支持向量机(ISSA-SVM)

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GA-SVM在木材缺陷识别中的应用 被引量：10

14

作者 徐梓敬 贾培 +1 位作者 吴楠 徐凯宏 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第9期153-156,共4页

为无损识别出木材内部的缺陷状况,研究以带有孔洞、腐朽和节子缺陷的圆盘试样作为研究对象,采用电学信号采集和测量功能的PXI平台进行16电极传感器、相邻激励模式的电阻层析成像(ERT)技术测量内部数据。针对得到的木材断层208个电压数据... 为无损识别出木材内部的缺陷状况,研究以带有孔洞、腐朽和节子缺陷的圆盘试样作为研究对象,采用电学信号采集和测量功能的PXI平台进行16电极传感器、相邻激励模式的电阻层析成像(ERT)技术测量内部数据。针对得到的木材断层208个电压数据,采用主成分分析法(PCA)对作为输入变量的电压数据进行处理,并利用遗传算法(GA)优化权值和阈值,孔洞、腐朽和节子数据各45组,进行支持向量机(SVM)算法训练,完成木材内部缺陷图像的识别。结果表明:GA-SVM算法对孔洞、腐朽和节子的识别率分别为94. 55%,96. 36%,92. 73%,解决了木材内部缺陷的识别问题,达到最佳的预测结果。 展开更多

关键词 电阻层析成像 主成分分析 遗传算法—支持向量机算法(GA-SVM算法) 缺陷识别

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基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断 被引量：10

15

作者 周付明 申金星 +2 位作者 杨小强 刘武强 刘小林 《机械传动》 北大核心 2021年第4期112-122,共11页

齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊... 齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。 展开更多

关键词 齿轮箱 故障诊断 集合经验模态分解 改进多元多尺度色散熵 遗传算法优化支持向量机

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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量：3

16

作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多

关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)

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基于小波分析和GA-SVM的小电流接地故障选线方法 被引量：9

17

作者 张祚淏 王利恒 《自动化与仪表》 2021年第8期8-12,23,共6页

如果小电流系统中,由于种种原因发生接地故障时,流过故障点的电流很小,长时间运行会影响系统的安全,现有的方法在选线中存在着不足之处,该文提出了一种基于小波分析和GA-SVM的故障选线方法,通过在MATLAB中搭建小电流系统,模拟接地故障,... 如果小电流系统中,由于种种原因发生接地故障时,流过故障点的电流很小,长时间运行会影响系统的安全,现有的方法在选线中存在着不足之处,该文提出了一种基于小波分析和GA-SVM的故障选线方法,通过在MATLAB中搭建小电流系统,模拟接地故障,利用小波包变换从零序电流中提取暂态特征值,并且作为GA-SVM的输入特征进行训练,用训练好的SVM对测试集进行检测,得到选线的结果。从结果上看,利用该方法进行选线,能够准确的选出故障线路,并且不受故障相位角和接地电阻等因素的影响。 展开更多

关键词 小电流接地系统 遗传算法优化支持向量机 小波分析 零序电流

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基于广义S变换的航空串联电弧故障检测 被引量：9

18

作者 崔芮华 佟德栓 李泽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第23期8241-8249,共9页

航空串联电弧故障隐蔽性强导致检测困难,严重危害航空飞行的安全,这一问题越来越受到人们的重视。鉴于目前串联电弧故障诊断时频方法的局限性,提出利用广义S变换对实验电流信号进行分析,并提取特征量。依据标准搭建串联电弧故障模拟发... 航空串联电弧故障隐蔽性强导致检测困难,严重危害航空飞行的安全,这一问题越来越受到人们的重视。鉴于目前串联电弧故障诊断时频方法的局限性,提出利用广义S变换对实验电流信号进行分析,并提取特征量。依据标准搭建串联电弧故障模拟发生装置和串话干扰实验,并采集电路中的电流信号,采用信号选取框截取实验数据进行广义S变换,提高了电弧故障识别准确率。根据发生故障后时频谱的变化情况,对2kHz分量分别提取均方根值和能量作为特征量,通过与小波变换方法的分析结果进行对比,结果表明该方法在进行航空串联电弧故障诊断时具有更高的识别准确率,并且串话干扰情况不会被误判。最后,对提取的特征量构建特征向量再输入到粒子群优化的支持向量机中进行识别,结果表明识别准确率达到98.75%,与单一特征量故障识别相比,准确率得到了进一步提升,为航空电弧故障断路器的研制提供了可靠参考。 展开更多

关键词 串联故障电弧 广义S变换 信号选取框 小波变换 粒子群算法优化的支持向量机

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基于多种神经网络的水沙预测模型研究 被引量：1

19

作者 张明旺 侍克斌 +1 位作者 孔选昭 姚海坤 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1057-1065,共9页

为解决水沙变化机理中水库泥沙难以预测的问题,采用支持向量回归(support vector regression,SVR)、遗传算法-支持向量回归(genetic algorithm-support vector regression,GA-SVR)、粒子群优化-支持向量回归(particle swarmoptimization... 为解决水沙变化机理中水库泥沙难以预测的问题,采用支持向量回归(support vector regression,SVR)、遗传算法-支持向量回归(genetic algorithm-support vector regression,GA-SVR)、粒子群优化-支持向量回归(particle swarmoptimization-supportvectorregression,PSO-SVR)、最小二乘支持向量回归(leastsquaressupportvector regression,LSSVR)等模型进行研究,并将模型应用于黑孜水库水文站的年径流量及年输沙量序列的预测分析。数据资料序列划分为85%的训练数据和15%的测试数据,使用均方根误差、相关系数、平均绝对百分比误差、纳什系数这4项指标来评价模型的精度,得到的结果可以为水库的短期调度和长期管理提供帮助。结果表明:LSSVR算法是4种模型中最优的,其误差最小,精度最高;构建的模型可为其他地区的水沙预测提供参考。 展开更多

关键词 支持向量回归算法 遗传算法-支持向量回归算法 粒子群优化-支持向量回归算法 最小二乘支持向量回归算法 径流量预测 输沙量预测

原文传递

基于Levene检验的航空交流串联电弧故障检测 被引量：8

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作者 崔芮华 佟德栓 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期3034-3042,共9页

航空电弧故障直接影响着航空飞行的安全,这一问题越来越受到重视,其中,交流串联电弧故障更隐蔽,造成的危害更大。该文基于航空115V/400Hz交流系统开展串联电弧故障模拟实验,并对检测方法进行了研究,鉴于目前统计学方法的局限性,提出用Le... 航空电弧故障直接影响着航空飞行的安全,这一问题越来越受到重视,其中,交流串联电弧故障更隐蔽,造成的危害更大。该文基于航空115V/400Hz交流系统开展串联电弧故障模拟实验,并对检测方法进行了研究,鉴于目前统计学方法的局限性,提出用Levene检验对实验电流信号进行分析并提取特征量。Levene检验是分析两组及以上数据的方差齐性,从而找到正常和电弧故障情况的明显差异,与常见统计学方法峭度、偏态指标和相关系数利用粒子群算法优化的支持向量机进行识别准确率测试。结果表明,该方法的效率高于其他三种,并采用测试负载验证了其有效性。由此,在识别航空串联电弧故障时,Levene检验方法有较好的实时性和适用性,易于设定阈值,具有重要的工程应用价值。 展开更多

关键词 串联电弧故障 Levene检验 方差齐性 粒子群算法优化的支持向量机

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