局域电场逆问题在劣质绝缘子诊断中的应用

鉴于电场测量法检测绝缘子需要测量点较多,检测精度低的问题,采用基于局域电场逆问题的优化算法,建立求解绝缘子电场逆问题的计算模型;通过对局域电场逆问题的求解计算绝缘子串表面的电压分布,实现局域电场逆问题在劣质绝缘子诊断中的应用,并在此基础上分析测量点水平偏移和竖直偏移对检测造成的误差.仿真结果表明,将局域电场逆问题方法应用到劣质绝缘子检测中,可以实现离线检测,减低测量工作量,改善检测精度.     

基于混合优化算法的工业机器人逆运动学求解

为简化工业机器人逆运动学求解过程,提高求解精度,增强求解算法通用性,提出一种计算工业机器人逆运动学问题的混合优化算法(hybrid optimization algorithm, HOA)。该方法基于冯诺依曼邻域和差分进化算法对标准灰狼优化算法(grey wolf optimize, GWO)的种群个体进行重新构造,得到一种改进的GWO;在Rosenbrock搜索法中引入柯西变异改善劣质解;将改进的GWO的解作为Rosenbrock搜索法的初值计算运动学逆解,以六自由度和七自由度工业机器人为测试对象进行仿真实验。结果表明,混合优化算法相较于对比算法具有更高的精度,更好的稳定性和通用性,证明了算法的有效性。     

劣质绝缘子电场正问题优化算法分析

针对劣化绝缘子的电场法检测中绝缘子电场计算精度低的问题,提出基于遗传算法优化的模拟电荷法进行高压静电场计算,给出了优化方法原理、可行性分析,建立了绝缘子电场计算目标函数及优化模型,并进行了绝缘子串周围电场的计算分析.分析结果表明,将绝缘子串周围检测点电位作为目标函数,应用遗传算法优化模拟电荷的电荷量,可更好地对目标函数进行全局寻优,提高了模拟电荷法的寻优速度、绝缘子串周围电场的计算精度以及绝缘子串中劣质绝缘子诊断的准确度.     

基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型

在考虑城市物流系统运行费用最小的基础上构建了城市物流节点的选址模型,使用离散粒子群优化算法对该模型进行求解,算例分析表明该算法计算效率较高且易于实现,在求解城市物流节点选址问题时可以快速搜索到问题的最优解,具有较高的达优率．     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

模拟退火算法在贷款组合优化决策中的应用

针对贷数组合优化决策模型的求解问题，以模拟退火算法为基础，利用设置记忆器和在算法后链接一个局部搜索过程的方法，对原有算法进行了改进。该算法可在求解大规模组合优化问题的迭代过程中实现快速调整，以兼顾解的质量和运行时间，快速找到最优解，克服了原有算法的随机性。数值计算结果表明，该算法具有很强的适用性。     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究，给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法，该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点，兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作，也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术，可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

基于基矩阵和基矩阵集合的分离网络优化模型

分离网络综合问题因其巨大的搜索空间导致优化计算的高复杂性。为提高分离网络综合问题的求解效率,该文提出了基矩阵和基矩阵集合的概念,建立了分离网络优化模型。列队竞争算法因其具有快速搜索到全局最优解或近似全局最优解的优点,而被用来求解该分离网络优化模型。用该文提出的方法对两个较大规模的分离网络综合问题进行了求解。计算结果证明:该方法能有效减少变量数,提高全局最优解的搜索效率。     

复杂多关节机械臂建模及逆运动学比较分析

针对含多种关节类型的复杂机械臂的建模问题, 在 D鄄H 参数法中引入虚拟关节建立运动学模型。 考虑机械臂逆运动学存在多解、 精度和实时性的问题, 通过4 种不同的 PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法: 线性递减权重的粒子群(LPSO: Linear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization)、 基于杂交的粒子群优化(CBPSO: Crossbreed Particle Swarm Optimization)、 基于模拟退火的粒子群(SAPSO: Simulated Annealing Particle Swarm Optimization)和混沌粒子群优化(CPSO: Choas Particle Swarm Optimization)进行计算。 随机选取工作空间的位置点, 验证优化算法能有效计算机械臂逆运动学解, 并对执行时间、 位置误差等方面进行了比较分析。 实验结果表明, 改进的 CBPSO 算法能有效计算复杂多关节机械臂的逆运动学解, 同时满足实际作业中对实时控制的要求。     

应用粒子群序列二次规划算法的结构可靠性优化

针对粒子群算法在寻优过程中局部搜索能力较差、后期收敛慢的缺点,提出使用序列二次规划法来改进粒子群算法的局部搜索性能。该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该算法可以快速获取全局最优解。应用于经典测试函数,可得到较高精度的最优解,验证了算法的有效性。对实际齿轮减速器进行结构可靠性优化设计,建立了结构可靠度约束下最小体积的优化模型,并用该混合算法方法进行优化计算,仿真计算结果表明:该方法解决结构可靠性优化问题是合理有效的。     

双重对抗无监督域自适应绝缘子检测算法

绝缘子检测在输电线路智能巡检中具有重要的应用价值.基于深度学习的绝缘子检测是一类常用的方法.然而,在某些情况下仅能获取某一类型绝缘子数据,用其训练得到的模型直接应用到跨域绝缘子检测,性能会急剧下降.为此,提出一种双重对抗的无监督域自适应绝缘子检测算法.具体地,为缓解绝缘子图像背景复杂对检测性能带来的影响,设计了一种混淆判别机制.在该机制中,输入两种不同类型的绝缘子图像到两个不同的判别器中进行分类,再通过对抗训练将两种绝缘子进行交叉分类以学习到域不变特征.此外,通过最大最小化目标域的两个分类结果分别优化判别器和特征提取器,减轻不同类型绝缘子外观差异较大的问题.大量的实验证明了提出方法的有效性.     

航拍图像中绝缘子串的轮廓提取和故障检测

针对绝缘子爆裂和缺失将导致整个输电线路绝缘能力下降的常见故障,提出一种通过计算绝缘子数目实现故障检测的算法.输电线路绝缘子串中绝缘子数目相对固定,通过计算绝缘子的数目,进而达到故障检测的目的,可应用于航拍直升机智能巡检系统中.利用Otsu算法与形态学滤波对图像进行预处理;提出免疫遗传Snake算法优化绝缘子串凹陷区域边界,得到较为完整的绝缘子串轮廓;用椭圆拟合和连通区域方法计算出绝缘子的数目.该算法能够有效地提取绝缘子轮廓并计算出绝缘子数目,为进一步实现精准、稳定检测绝缘子缺失和爆裂等故障奠定了良好的预研基础.
     

Application of New Type BP Neural Networks for Magnetic Measurement

Magnetic Measurement is a typical inverse problem in biomedical field.In this kind of problem we always need to locate the positions and moments of one or more magnetic dipoles.Although using the traditional methods to solve this kind of inverse problem has all kinds of shortcomings,BPNN(Back Propagation Neural Networks)method can be used to solve this typical inverse problem fast enough for real time measurement.In the traditional BPNN method,gradient descent search method is performed for error propagation.In this paper the authors propose a new algorithm that Newton method is performed for error propagation.For the cost function is highly nonconvex in the magnetic measurement problem,the new kind of BPNN can get convergent results quickly and precisely,A simulation result for this method is also presented.     

一维介质辐射物性反演的随机微粒群方法

针对介质辐射反问题进行研究.采用离散坐标法求解了一维吸收散射性灰介质的辐射传输方程,发展了一种反演介质内辐射参数的随机微粒群方法.结果表明该方法可以收敛于全局最优解,且计算快速、智能.     

基于优化逆问题的Web服务选择

为提高服务提供商的服务被选率,将优化逆问题应用到Web服务选择领域,提出了Web服务选择优化逆问题,描述了此问题的解决步骤,比较了割平面法和Huang法的优劣,给出了改进方法.为提高Web服务选择优化的求解效率和优度,基于Web服务选择优化逆问题,设计出Web服务选择优化算法--逆选择算法,为服务请求者提供最优或近似最...     

金属反射式保温块隔热性能的数值计算

金属反射式保温块是一种非均质的保温材料,它既有空气的导热,自然对流,反射箔的导热和辐射换热,又有外壳端、侧板的金属导热.这是一个复杂的三维传热问题.本文提出了简化模型,从而可按二维问题近似处理.同时介绍了用有限差分法进行数值计算的方法,编制了金属反射式保温块隔热性能的计算机程序.该程序具有一定的通用性,它不仅能迅速、方便地计算现有保温块的隔热性能,而且能计算各种物理、几何参数以及工作条件对隔热性能的影响,从而为合理设计这种新型保温块提供可靠的依据.     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度分别达到96.29%和90.85%,且整体检测速度高达43 F·s~(-1),有效满足电力巡线中的绝缘子实时检测要求.     

复合绝缘子伞裙老化状态检测的单边核磁共振传感器

对复合绝缘子伞裙老化状态的评估,关系到电力系统的安全稳定运行。为了实现在工程现场对复合绝缘子伞裙的无损检测,提出了一种便携式单边核磁共振传感器的设计方案。对静态磁场的均匀度和射频线圈进行了优化,以获得较高的信噪比。以110kV等级下不同运行年份的绝缘子为样品进行测量,使用CPMG序列对样品进行激励;采用单指数拟合和反拉普拉斯变换对核磁共振横向弛豫回波信号进行处理。结果表明,随着复合绝缘子运行时间的增加,其等效横向弛豫时间减小。因此,这种便携式单边核磁共振传感器有望用于复合绝缘子伞裙老化程度的定量分析。     

基于正则方法与迭代技术相结合的复杂温度场重建算法

针对傅里叶正则算法在复杂温度场重建过程中存在的不足 ,首先用正则化方法获得温度场重建这一不适定问题的稳定解 ,然后利用迭代技术对解进行一次迭代优化修正 ,充分考虑观测矩阵降质对温度场重建的影响·提出一种基于正则化方法与一次迭代技术相结合的复杂温度场重建算法·仿真结果表明该算法温度场重建精度优于傅里叶正则算法 ,能快速而较高精度地重建出复杂温度场二维温度分布