基于狼群算法的轮毂电机故障诊断方法

针对电动汽车复杂多变的行驶工况及轮毂电机特殊的运行环境极易影响车辆行驶安全的问题,研究一种有效的轮毂电机故障诊断方法非常重要.由于单一特征参数传递的信息往往具有局限性,提出了一种基于狼群算法的多特征参数融合诊断方法.基于常见的故障诊断用特征参数在轮毂电机不同运行状态下Weibull分布的重合程度,选取多个灵敏度高的特征参数,然后通过狼群算法对多个特征参数融合,最后根据多特征参数融合信息的Weibull分布诊断其是否有故障及故障程度.搭建了轮毂电机漏电故障试验系统,进行了漏电故障试验.结果表明,基于狼群算法的多特征参数融合诊断方法可以有效识别区分轮毂电机的电气故障.     

基于珩削力预测模型的工艺参数优化及试验研究

为研究珩齿加工过程中工件齿轮转速、x轴的进给量、z轴的进给速度对内齿珩轮强力珩齿加工过程中珩削力的影响规律,文章运用Box-Behnken设计方法设计内齿珩轮强力珩齿加工试验;根据监测所得的径向力响应数据,基于多元线性回归技术建立了珩削力预测模型;采用方差分析方法检验了预测模型的拟合度及各独立输入参数的显著性;以珩削力预测模型为目标函数,以加工参数选择范围及实际生产所需加工时间节拍为约束条件,基于狼群算法对内齿珩轮强力珩齿加工工艺参数进行了优化。结果表明,在合理的加工时间范围内,选择出最佳的珩削参数组合以获得最小的珩削力是可行的。     

基于改进狼群算法的多机协同目标分配研究

为充分发挥战机集群整体作战优势以得到最优目标分配方案,采用改进狼群算法对战场态势模型进行求解.通过保证算法的寻优效率,引入次头狼概念对狼群的召唤与围攻行为做出改进,并对狼群算法的更新机制做出了优化,提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,所提方法能快速准确地寻找到最优目标函数值,且在一定程度上改善了传统狼群算法易陷入局部...     

丛林有情狼

剧情简介：住在加拿大绿宝石国家公园的凯特和亨弗雷是两种完全不同的狼。凯特是西部狼群“阿尔法”首领的女儿,对她来说原则、职责和责任重于一切;亨弗雷则来自另一个狼群“欧米加”,成天嘻嘻哈哈,寻求当下的快乐,从来不为明天的事情发愁。凯特即将嫁给东部狼群首领的儿子加斯（Gaah）,并不是为了爱情,     

基于狼群角色匹配C-劳动分工机制的无人机集群空战策略

针对无人机集群在空战任务中的角色动态切换问题，提出了受狼群启发的无人机集群空战角色匹配C-任务分工方法，提高了应对复杂空战环境的动态任务执行能力。首先，通过分析狼群围捕行为特性，得到三种狼群个体特性，进而给出狼群角色匹配C-劳动分工模型。然后，基于无人机集群和狼群在行为机制上的相似性，将狼群的分工机制映射到无人机集群中，提出了无人机集群角色匹配C-任务分工模型。最后，针对不同任务分工下的目标分配问题，分别建立了攻击和制导任务的目标分配模型。仿真表明所提出的角色匹配C-任务分工方法能够有效解决空战角色动态切换问题，提高了整体空战能力。     

基于改进狼群算法-深度置信网络(IGWO-DBN)模型的旋风分离器压降预测

针对目前旋风分离器压降计算模型在准确性和实用性上的不足,为更好地指导旋风分离器的结构设计和性能优化,采用深度学习方法对其压降进行了预测。选取了影响压降的7个几何参数,采用深度学习中的深度置信网络（deep belief network,DBN）对旋风分离器压降数据进行预测,并利用改进的狼群算法（improved grey wolf optimizer,IGWO）对DBN模型的初始化权重和偏置参数进行寻优,构建IGWO-DBN组合模型,同时与几种传统计算模型和机器学习模型的预测结果进行对比。结果表明,IGWO-DBN模型在计算精度上优于Shepherd-Lapple模型、Casal模型等传统计算模型,并优于反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）、极限学习机（extreme learning machine,ELM）等机器学习模型,计算效率大幅提升,且具有较好的泛化性和鲁棒性,可用于旋风分离器压降参数的预测。     

改进狼群算法求解模具在模台上组合分配问题

为解决混凝土预制构件生产中存在的模具在模台上组合分配问题,提出一种BL(Bottom-Left)定位算法与改进狼群算法(Improved Wolf Pack Algorithm,IWPA)结合的方法.改进狼群算法用于优化构件的上线序,根据上线序依次将每个构件所使用的模具分配到模台上,采用BL定位算法确定模具在模台上摆放...     

基于改进狼群算法与仿真的单元调度优化

单元制造是现代生产系统的重要组织形式。对制造单元的调度过程中,机器故障与中断是很常见的问题,机器空转造成的能源浪费也不可忽视,相关研究具有重要现实意义。考虑单元调度中的机器中断和能耗,建立了一个最小化所有工件完工时间及机器闲置能源消耗和中断成本的整数规划模型,并提出了一种基于改进狼群算法和离散事件仿真的混合优化方法加以求解,有效提高了算法的寻优能力。数值实验表明,提出的算法具有良好的收敛性,可以在合理的迭代次数内找到问题的满意解。     

狼群算法的研究与应用综述

狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)是一种比较新的群智能优化算法,是一种通过模拟狼群捕食行为和猎物分配规则而抽象出的自然启发式算法,自问世以来就受到众多学者的关注。首先对狼群算法的原理进行分析,然后总结算法的改进策略,接着列举算法的相关应用,最后对狼群算法进行展望。     

电机驱动系统PWM逆变器故障诊断

电机变频调速系统中,逆变器是故障高发的薄弱环节。设计一种基于小波包分解和RBF神经网络的三相电机驱动系统PWM逆变器故障诊断模型,利用小波包变换提取三相PWM逆变器故障信号特征向量,并将其作为RBF神经网络的输入量;采用狼群—模拟退火算法优化RBF神经网络的结构和参数,利用32组学习样本和6组测试样本分别训练和检验RBF神经网络。仿真实验分析表明,该方法用于三相电机驱动系统PWM逆变器开路故障的诊断,速度快、准确率高。