基于SSA优化算法的高速电梯轿厢横向振动控制策略研究

本文基于SSA优化算法,建立了高速电梯轿厢振动模型,并引入了电磁主动滚动通过仿真分析和实际调试,通过仿真分析和实际调试,导靴和天钩阻尼控制策略以减少横向振动,提出了基于SSA的参数优化方法,将振动幅值的最小均值作为优化目标。验证了高速电梯轿箱横向振动控制策略的有效性和先进性。优化后的控制策略显著减少了轿厢的横向振动,提高了乘坐舒适度,为高速电梯的设计和运行提供了重要的技术支持。

基于SSA和双稳随机共振的车削颤振微弱特征提取

围绕车削颤振激发过程,针对车削颤振过渡阶段特征微弱且存在噪声和转频干扰的问题,提出一种基于麻雀优化算法(sparrow search algorithm, SSA)和双稳随机共振(bistable stochastic resonance, BSR)系统的车削颤振微弱特征提取方法。该方法利用SSA优良的寻优特性,以信噪比作为优化指标确定最佳BSR系统参数,用优化后的参数对车削颤振信号进行滤波处理,提取颤振特征频率。仿真试验表明SSA-BSR方法可以实现对强噪声背景下微弱特征信号的提取与增强,同时兼顾寻优速度快和获得全局最优解概率高的优点。开展车削颤振检测试验,颤振激发过程的加速度信号图谱分析结果验证了车削颤振特征频率幅值与颤振激发程度之间的相关性;不同模型在车削颤振过渡阶段特征提取的对比结果验证了SSA-BSR模型的有效性和优越性,并且能够满足车削颤振检测对实时性的要求,实现在进入剧烈颤振阶段前发出预警,为量化车削颤振和车削颤振在线监测提供一种新思路。

基于SSA-SVM的道路事故预测模型

将道路事故特征因素和环境因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用SVM构建道路事故预测模型,并使用SSA优化模型中的最优参数组合,最终建立基于SSA优化的SVM道路事故预测模型,模型预测准确率优于广义线性预测模型和BP神经网络预测模型。经过模型致因分析,得到三项对道路事故严重程度具有显著影响的自变量,分别为机非隔离形式、监控设施和最近交叉口交通组织形式,可作为道路交通安全管控的核心控制参数。

基于EEMD-SSA组合模型的短期电力负荷预测

由于电力系统运行受多种因素的影响,因此电力负荷呈现较强的波动性和不稳定性,从而影响电网短期负荷预测的准确性。为减小预测误差,提出一种组合模型策略。首先采用集合经验模态分解将原始数据分解为若干分量,根据各分量数据所含信息量的不同,将分量分为两组,分别利用反向传播神经网络和长短时记忆网络进行预测。并在此基础上,利用樽海鞘群优化算法对每个分量预测网络中的神经元个数与输入变量的滞后项进行优化,得到最终的EEMD-SSA(Ensemble Empirical Mode Decomposition-Salp Swarm Algorithm)的组合预测模型。最后,将此模型应用于某地实测数据进行负荷预测。实验结果表明,该组合模型比单一网络模型及其他模型具有更好的预测效果。

基于SSA-Adam-BP神经网络模型的堰塞坝稳定性预测

现有的堰塞坝稳定性预测模型多为线性模型,无法充分考虑堰塞坝稳定性与其形态特征和水域条件之间的复杂非线性关系。鉴于此,结合反向传播神经网络模型和樽海鞘优化算法,提出了一种新型的堰塞坝稳定性预测模型SSA-Adam-BP。该模型通过网格搜索法选取确定模型结构的最佳超参数组合,进而利用交叉验证和绘制ROC曲线的方式分别对采用不同优化算法的模型进行评估。使用开源数据库中的全球153例堰塞坝数据对模型的实际应用进行了说明及验证。与传统线性模型的对比表明神经网络模型预测准确率较高,具有较低的误报率。将SSA与Adam优化算法结合提高了BP模型的全局搜索能力,其平均交叉验证准确率达到了91.73%,能够使用较少的参数实现对堰塞坝稳定性快速准确的预测。SSA-Adam-BP模型对近年来典型工程的稳定性能够准确预测,具有一定的实用性和系统平台推广应用价值。

无人机编队时差定位时的空间布局分析

为解决多站站址布局问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的无人机编队站址布局优化算法。通过将樽海鞘群算法与反向学习策略(OBL)结合,以提高樽海鞘种群的多样性,可扩大搜索范围,提升全局勘探能力,从而提升算法寻优能力。以最小化目标所在区域内平均定位误差作为目标函数,对无人机编队进行被动时差定位的站址布局进行优化。在测量误差固定的条件下,实现辐射源目标进行被动时差定位时定位精度的提升。仿真结果表明:算法可有效优化无人机编队进行时差定位时的站址布局,提升无人机编队的时差定位精度。改进后的SSA寻优稳健性要优于樽海鞘群算法、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群算法(IPSO)和自治群粒子群算法(AGPSO)。

面向工艺数据分析的流程工业入侵检测及攻击定位

为解决攻击者利用流程工业生产中深度耦合的工序参数进行生产过程攻击的问题,提出一种基于SSA-LSTM的深度学习算法,对工艺数据进行异常检测。通过麻雀优化算法优化LSTM神经网络的迭代次数、学习率和隐藏层节点数三个超参数,实现对工艺数据的准确预测。将预测数据与真实数据进行对比,超出阈值的点定义为异常点,再运用Petri网理论对生产工艺参数间的耦合关系进行建模,确定异常点与入侵点之间的因果关系,为预测结果提供理论支撑。将SWAT水处理系统数据集用于验证算法效率,证明了所提出的模型在检测精度和攻击定位准确性方面优于其他算法模型。实验结果表明,所提出的算法模型可有效检测出通过暴力篡改传感器数据对工业生产造成重大影响的入侵行为。