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改进联盟竞赛算法及其在生产排产中的应用: 2014年; 针对基本联盟竞赛算法易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进联盟竞赛算法(improved league championship algorithm,ILCA)。该算法可自适应地修正可调参数,平衡了全局收敛和局部收敛能力。同时,设计了全新的参赛队比赛赛程,提升了参赛个体的竞争力,并且引入了降级机制,保证了整个联赛的多样性。采用ILCA算法对标准测试函数进行寻优。结果表明,ILCA的全局搜索性能、收敛速率都明显地优于其他算法,将该算法应用于车间生产排产模型的参数估计,取得了良好的效果。; 许伟杨家荣谈宏志金礼伟王娆芬; 关键词：数值仿真

操作员功能状态的智能评估: 2014年; 为了评估操作员的功能状态,采用密闭舱空气管理系统模拟多任务过程控制环境,采集了操作员的生理信号,综合操作员主要任务性能和主观评价,建立了操作员功能状态评估模型。同时,提出了一种交叉粒子群优化算法优化自适应模糊神经网络(ANFIS)的参数。试验结果表明,建立的基于交叉粒子群优化算法和ANFIS的操作员功能状态模型能够有效地评估操作员功能状态。; 王娆芬许伟王行愚; 关键词：生理信号主观评价粒子群优化

基于改进MOMEDA的变转速滚动轴承故障诊断: 2023年; 针对多点最优最小熵解卷积调整(MOMEDA)方法需要准确先验周期,无法满足滚动轴承复杂多变实际运行工况要求的问题,提出了一种基于MOMEDA的改进方法,根据脉冲在角度域的等角度分布特性计算故障脉冲的时域间隔,消除了变转速的影响,并通过包络谐波强度进一步突出信号的准确循环调制阶次。仿真信号和实际试验结果表明,改进MOMEDA方法在变转速情况下能实现滚动轴承故障脉冲的准确提取,且处理时间大大降低。; 许伟; 关键词：滚动轴承故障诊断变转速特征提取

基于遗传算法-人工神经网络的发电机定子铁心补偿预测模型研究被引量：3: 2017年; 在发电机定子铁心的叠装过程中,现场工程师根据压铅试验及自身经验来修正预补偿表,并实时放置补偿片。由于人为补偿经验及数据无法储存,导致补偿方案及结果不一致,质量无法准确管控。利用遗传算法和人工神经网络建立了发电机定子铁心叠装补偿的智能决策模型。这一模型可利用已积累的人为补偿经验,根据实时压铅数据来优化发电机定子铁心的补偿方案,从而将工程师的发电机定子铁心补偿经验固化,并实现发电机定子铁心生产质量的智能管控。; 陈伟伟许伟金礼伟张伟严隽藩; 关键词：遗传算法人工神经网络发电机铁心

基于BP人工神经网络的离散型车间生产调度指标预测模型的研究被引量：4: 2016年; 离散型车间的生产调度对车间生产有至关重要的影响,该研究中车间调度指标用工时达成率来表示。加工工时、批次大小、加工设备数量、原材料到位情况、工人、设备的健康状况对工时达成率都有不同程度的影响,使得工时达成率有很大的不确定性。如果能够准确控制工时达成率的大小,生产决策者们就可以通过调整设备、批次大小、原材料的采购周期使得车间输出最大生产力。本文通过人工神经网络建立工时达成率预测模型,实现对车间工时达成率的预测,并探讨两种算法,寻找能够在降低训练时间的前提下提高神经网络模型准确性的算法,其中模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是首次以搜索初始值周围点获得最佳点的形式被应用,马克夸特(Levenberg-Marquardt)算法用来在特殊点中寻求局部最优,最后对比模拟退火算法和马克夸特混合算法及马克夸特算法,并通过调整神经网络的数量得到最佳的预测模型。; 谈宏志金礼伟杨家荣许伟吕伟; 关键词：BP人工神经网络车间调度模拟退火算法

储能锂离子电池荷电状态估算方法被引量：2: 2014年; 锂离子电池因其能量密度大、转换效率高以及反应快速等特点,已逐渐在大型储能系统中得到应用。为有效获知锂离子电池的荷电状态(SOC),在传统方法基础上,将开路电压法和安时积分法相结合,研究某单体容量为20 A·h锂电池的充放电特性,提出了一类兼具离线和在线修正能力的高精度SOC估算算法,为储能系统中的电池管理策略提供支持。; 许伟李劲齐亮; 关键词：储能锂离子电池荷电状态开路电压

压水堆控制棒导向筒的质量预测研究被引量：5: 2016年; 作为压水堆核电站核心设备堆内构件的关键组件,控制棒导向筒的质量管控一直是制造企业重点关注的问题。为了提高导向筒的产品质量,统计分析了导向筒质量的历史数据分布情况,采用相关性分析方法找出了影响导向筒质量的关键因素,并基于智能化建模方法,构建了导向筒摩擦力的质量预测模型,为保障导向筒质量的稳定性奠定了基础。; 许伟杨家荣; 关键词：神经网络

基于随机森林回归算法的锅炉沾污因数预测方法被引量：1: 2022年; 锅炉沾污因数用于定量表征锅炉的积灰程度,在积灰机理尚不明确的前提下,计算锅炉沾污因数存在一定困难。通过对锅炉历史监测数据进行特征重构,研究锅炉状态数据和锅炉沾污因数之间的潜在关系,基于随机森林回归算法实现对锅炉沾污因数进行预测。案例表明,基于重构特征建立随机森林回归模型,可以有效预测锅炉沾污因数,并且能够实时反映锅炉特定受热面的积灰程度。; 谢春许伟; 关键词：锅炉

基于神经网络的核电蒸汽发生器环焊缝局部热处理过程U型管凹痕预防技术被引量：1: 2018年; 在核电蒸汽发生器局部热处理过程中,U型管凹痕问题是一个非常重要的质量问题,本文利用支撑板角位移数据建立神经网络模型实时预测支撑板在热处理过程中的变化趋势,并通过热处理过程实验数据进行验证,分析结果证明了其有效性。通过对支撑板角位移的预测能够辅助现场操作人员实现防止U型管凹痕出现的目标。; 马贺贺秦列辉许伟; 关键词：蒸汽发生器神经网络

基于人工神经网络的车间产能预测被引量：8: 2014年; 通过车间25个月的实际生产数据作为历史样本数据,找出对产能起主要影响作用的因素,并利用人工神经网络来训练并预测4个月的车间产能,与实际产能作对比,分析其准确性和可靠性,取得了良好的效果。可协助排产员在进行相应的排产时,合理有效的安排生产,同时可为企业管理层在做相关的决策、分析时,提供参考依据。; 杨家荣许伟谈宏志; 关键词：人工神经网络产能

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许伟