国家自然科学基金(61102124)
- 作品数：24 被引量：123H指数：7
- 相关作者：张宇献王建辉王超李松李勇更多>>
- 相关机构：沈阳工业大学东北大学沈阳工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于量子位实数编码的优化算法及轧制规程多目标优化被引量：12
- 2014年
- 针对热连轧轧制规程优化问题,以等功率裕量和轧制能耗为优化目标函数建立热连轧轧制规程多目标优化模型,提出基于量子位实数编码的热连轧轧制规程多目标优化算法。该算法将免疫遗传算法框架与量子计算思想相结合,采用量子位实数编码,利用量子态干涉进行遗传算子的交叉和变异,同时保证非支配解按拥挤距离选择优势免疫抗体种群,得到Pareto全局最优解集。以某轧钢厂热连轧精轧机组为例,验证本文所提及算法的有效性。实例分析表明,所提及的算法在寻优能力和收敛速度上均优于传统的NSGA-Ⅱ算法,能够获得更好的Pareto解集,有效地解决热连轧轧制规程多目标优化问题,改善了轧制能耗。
- 张宇献李松李勇王建辉
- 关键词：多目标优化量子位实数编码轧制规程
- 基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法被引量：5
- 2021年
- 针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度.
- 张宇献陈向文钱小毅
- 关键词：分类规则挖掘量子旋转门
- 基于量子进化在线序贯极限学习机的变桨系统故障检测被引量：3
- 2022年
- 针对复杂工况下风电机组变桨系统故障检测问题,采用在线序贯极限学习机建立变桨系统状态监测模型,利用ReliefF算法进行模型的特征选择,通过量子进化算法优化在线序贯极限学习机的超参数集,并引入马氏距离函数计算变桨系统状态监测模型的残差,判断风电机组变桨系统的异常。以辽宁某风电场1.5 MW双馈风电机组变桨系统为例,将所提出的模型分别与粒子群优化极限学习机、粒子群优化支持向量机、随机权神经网络、极限学习机和反向传播神经网络模型进行对比,结果表明所提出的模型精度优于其他模型,所提方法的故障检测正确率高于3σ阈值法和核主成分分析方法。
- 李强张宇献
- 关键词：故障检测变桨系统量子进化算法
- 基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类被引量：9
- 2021年
- 针对分段聚合近似算法存在对数据分段数目敏感以及需要人为确定压缩比的不足,提出一种基于粒子群优化分段聚合近似的负荷分类方法.利用加速粒子群算法优化分段聚合近似压缩比,获得负荷曲线拟合误差最小时所对应的压缩比,在此基础上通过模糊C均值聚类算法对分段聚合近似曲线进行划分.将所提出的负荷分类法用于辽宁某地电力负荷数据分类中,结果表明,所提方法要优于传统分段聚合近似分类方法.
- 张宇献董放
- 关键词：电力负荷小波阈值去噪模糊聚类负荷分类
- Multi-objective Optimization of Rolling Schedules for Tandem Hot Rolling Based on Opposition Learning Multi-objective Genetic Algorithm
- An opposition learning multi-objective genetic algorithm based multi-objective optimization approach of rollin...
- Yong LiXinhua ZhaoYu WangMingxu Ren
- 文献传递
- 基于欧氏距离的黑洞寻优算法被引量：2
- 2016年
- 为了提高黑洞算法的寻优精度和算法的全局搜索能力,提出了一种基于欧氏距离的改进黑洞寻优算法.通过引入欧氏距离来初始化星体群位置,增强星体群的多样性,提高其全局搜索能力;设定黑洞半径最大值,避免由于黑洞面积过大跳过全局最优解,当有星体被黑洞吸收时,要求新的星体在距离黑洞一定欧氏距离以外的位置产生,提高星体的搜索区域;通过对3个基准测试函数进行寻优测试,并与PSO、ABC、DE、BH优化算法相比,验证了基于欧氏距离的黑洞寻优算法在寻优精度和全局寻优能力方面的优越性.结果表明,该算法不仅能够搜索到参数的全局最优解,而且与其他优化算法相比有一定优势.
- 王通刘文芳刘春芳
- 关键词：全局搜索欧氏距离群体智能测试函数
- 基于人工免疫算法的滚动优化在康复机器人中的应用研究被引量：4
- 2017年
- 针对上肢康复机器人主动康复训练过程中,存在不可预知的人机交互作用力和不确定的患者痉挛扰动问题,通过实时采集人机交互力,设计一种非线性滚动时域跟踪控制算法,并对该控制器的稳定性进行了分析.该控制器基于上肢康复机器人系统在每个采样时刻的线性化模型预测系统未来的动态,以人工免疫优化算法为滚动优化策略,不仅提高了系统的抗干扰性能,而且保证了系统在整个预测时域上能得到可行解.仿真研究表明了该控制器的有效性.
- 朱雪枫王建辉王晓峰
- 基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法被引量：11
- 2019年
- 受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报。分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法。
- 钱小毅张宇献
- 关键词：风力发电机故障检测动态阈值
- 基于数据分散度聚类的浆纱质量指标建模与仿真
- 2016年
- 针对典型划分式聚类算法对噪声和孤立点数据敏感问题,提出一种基于数据分散度的聚类算法。该算法定义数据分散度指标,将其引入非欧氏距离函数建立相似性度量实现数据的聚类,并根据基于改进划分系数的有效性函数获取最佳聚类数。将其应用于纺织浆纱过程质量指标建模中,采用径向基神经网络建立上浆率质量指标模型,通过该聚类算法确定隐层节点数,求取径向基函数中心。实验结果表明所提及的基于数据分散度的聚类算法对噪声和孤立点数据敏感度低,所建立的上浆率质量指标模型具有较高精度。
- 张宇献钱小毅董晓王建辉
- 关键词：聚类
- 非线性迭代学习算法在机器人上肢康复中的应用被引量：8
- 2016年
- 针对上肢康复机器人轨迹跟踪控制中存在的患者痉挛扰动非线性及不确定性问题,结合康复机器人系统执行具有重复性的特点以及迭代学习算法特有的性质,提出一种非线性迭代学习控制算法,改进了机器人常用的线性动力学控制系统,使得在模型信息不精确以及只有角度信息可测的情况下,也能获得良好的轨迹跟踪性能;应用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性.仿真结果表明,所提出的非线性迭代学习控制具有良好的控制性能.
- 朱雪枫王建辉方晓柯王晓峰
- 关键词：康复机器人非线性迭代学习控制
