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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

近年來，隨著工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷變得越來越重要。軸承作為機(jī)械設(shè)備中的重要部件之一，其故障信號的準(zhǔn)確識別對于設(shè)備的正常運(yùn)行至關(guān)重要。然而，由于環(huán)境噪聲和其他干擾因素的存在，軸承故障信號往往被掩蓋或混淆，給故障診斷帶來了很大的困難。

為了解決這一問題，研究人員提出了一種新的方法，即利用遺傳算法優(yōu)化的變分模態(tài)分解（GA-VMD）技術(shù)來實(shí)現(xiàn)軸承故障信號的去噪。遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化方法，能夠有效地尋找最優(yōu)解。而變分模態(tài)分解是一種信號處理技術(shù)，可以將信號分解成多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)信號的去噪和特征提取。

在這項(xiàng)研究中，研究人員首先利用遺傳算法對變分模態(tài)分解的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高其信號處理的效果。然后，他們將優(yōu)化后的變分模態(tài)分解應(yīng)用于軸承故障信號的去噪，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

研究結(jié)果表明，利用遺傳算法優(yōu)化的變分模態(tài)分解能夠有效地去除軸承故障信號中的噪聲，提取出故障特征，從而為后續(xù)的故障診斷和預(yù)測提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的信號處理方法相比，GA-VMD方法具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠更好地滿足工程實(shí)際中對于故障診斷的需求。

總的來說，遺傳算法優(yōu)化的變分模態(tài)分解（GA-VMD）技術(shù)為軸承故障信號的去噪提供了一種新的解決方案，具有很大的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值。未來，我們可以進(jìn)一步探索其在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，為工業(yè)設(shè)備的健康監(jiān)測和故障診斷提供更多的技術(shù)支持。

?? 部分代碼

%%% 模糊熵計(jì)算函數(shù) %%% function SampEn = Fuzzy_Entropy( dim, r, data, tau )% FUZZYEN Fuzzy Entropy% ? calculates the fuzzy entropy of a given time series data% Similarity definition based on vectors' shapes, together with the% exclusion of self-matches, earns FuzzyEn stronger relative consistency% and less dependence on data length.% ? dim ? ? : embedded dimension % ? r ? ? ? : tolerance (typically 0.2 * std)% ? data ? ?: time-series data% ? tau ? ? : delay time for downsampling (user can omit this, in which case% ? ? ? ? ? ? the default value is 1)%if nargin < 4, tau = 1; endif tau > 1, data = downsample(data, tau); endN = length(data);result = zeros(1,2);for m = dim:dim+1% 該循環(huán)用于實(shí)現(xiàn)算法的第六步 ? ?Bi = zeros(1,N-m+1); ? ?dataMat = zeros(m,N-m+1); ? ?% setting up data matrix ? ?for i = 1:m ? ? ? ?dataMat(i,:) = data(i:N-m+i); ? ?end ? ?% counting similar patterns using distance calculation ? ?for j = 1:N-m+1 ? ? ? ?% calculate Chebyshev distance, excluding self-matching case ? ? ? ?dist = max(abs(dataMat - repmat(dataMat(:,j),1,N-m+1))); ? ? ? ?% calculate Heaviside function of the distance ? ? ? ?% User can change it to any other function ? ? ? ?% for modified sample entropy (mSampEn) calculation ? ? ? ?D = (dist <= r); ? ? ? ?% excluding self-matching case ? ? ? ?Bi(j) = (sum(D)-1)/(N-m); ? ?end ? ?% summing over the counts ? ?result(m-dim+1) = sum(Bi)/(N-m+1); endSampEn = -log(result(2)/result(1));end

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合