基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

基于智能算法的感应电机多目标优化设计

感应电机自身作为一个复杂系统,其设计变量多,多个设计目标之间相互约束,多目标优化设计过程复杂、限制因素多。针对这种情况,以一台24 V低压大电流感应电机为例,选取了定转子槽6个相关设计参数作为优化变量,以感应电机3个外特性参数(最大转矩、启动电流、效率)作为优化目标,运用计算机辅助电机设计软件ANSYS Maxwell得到了大量工程实验数据,利用BP神经网络对感应电机数学模型进行拟合,并用遗传算法寻找设计变量最优解,使用神经网络的预测功能寻找优化目标最优解。最后用ANSYS Maxwell将最优解进行工程验证,实现了感应电机的多目标优化设计。     

改进遗传算法在油茶果采摘机优化中的应用

为了提升算法在求解优化问题时的性能,提出了一种改进的实数遗传算法(RCGA)。算法的改进之处在于引入了一种新的交叉算子及替换操作:交叉算子通过增大算子的搜索范围来提升解的质量与算法收敛速度;替换操作则同时考虑了个体目标函数值与多样性贡献率两个特征,以方波函数的模式对种群进行周期性的局部初始化操作,从而增大种群多样性。将改进的算法应用于油茶果采摘机的优化设计中,通过一系列的对比实验验证了改进算法的性能优于其他先进有效的算法;同时,改进后的算法能够明显优化采摘机的工作空间与采摘臂的长度,使整体结果提升了63.49%。可见,改进后的算法是解决采摘机优化的一种有效方法。     

基于遗传算法的波长选择方法对土壤有机碳预测模型影响

以黑龙江农田黑土为研究对象,利用遗传算法(GA)波长选择结合偏最小二乘法(PLS)回归建立土壤有机碳(SOC)的预测模型。通过设定以下GA参数:波长选择数量上限k、初始种群大小P及迭代次数N,采用单点优化方式逐一确定各参数。结果表明,在主成份数为7的情况下,当GA的参数取N=300、P=300、k=50时,GA模型最优;模型的校正决定系数R2=0.922、校正均方根误差RMSEC=1.74、交叉检验均方根误差RMSECV=1.80;模型的预测决定系数R2=0.931、预测均方根误差RMSEP=1.84、预测相对误差RPD=3.81。与原始光谱的PLS模型相比,R2由0.900提升至0.922,RPD由3.38提升至3.81。结果表明,通过GA进行波长选择能够优化模型,提升模型稳定性以及预测精确性。     

三类进化算法的基础研究

通过对遗传算法、进化规划、进化策略的三种算法的发展过程、算法过程和特点进行分析、比较,得出了三种算法的异同,为各算法的适应范围做了基础研究,提出了量子算法的研究方向。     

基于Web Service的模具制造遗传优化调度

简要说明了模具制造遗传优化调度的Web Service体系结构,并在此基础上介绍了基于Web Service的模具制造遗传优化调度系统各部分的设计和说明,最后通过实例验证了其可行性.     

实数型遗传算法的研究

在引入实数型遗传算法的基础上,对遗传算法的关键问题交叉和变异操作进行了深入的研究,提出了几种新颖而实用的交叉和突异操作方法。同时,对需编码的传统的二进制型遗传算法和无需编码的实数型遗传算法进行了简要的比较,阐述了实数型遗传算法的优越性。     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...