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

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

故障診斷一直是工程領(lǐng)域中一個(gè)重要的課題，尤其是在機(jī)械設(shè)備和工業(yè)生產(chǎn)中。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人們開始嘗試?yán)眠@些先進(jìn)的算法來(lái)改進(jìn)故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。在這篇博客中，我們將討論如何利用灰狼算法來(lái)改進(jìn)深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)（GWO-DELM）來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷。

首先，讓我們簡(jiǎn)要介紹一下灰狼算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)?；依撬惴ㄊ且环N基于自然界灰狼群體行為的優(yōu)化算法，它模擬了灰狼群體中的領(lǐng)袖與追隨者之間的協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，通過(guò)模擬狼群的行為來(lái)尋找最優(yōu)解。而極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有快速訓(xùn)練速度和良好的泛化能力。

在傳統(tǒng)的故障診斷方法中，通常需要大量的特征提取和手工設(shè)計(jì)的特征選擇，這些過(guò)程往往需要大量的人力和時(shí)間成本。而利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特征提取和特征選擇的過(guò)程可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，大大減少了人力和時(shí)間成本，同時(shí)提高了診斷的準(zhǔn)確性。

然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，往往存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題。為了克服這些問(wèn)題，研究人員開始嘗試將優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，以期取得更好的效果。

在這篇博客中，我們提出了一種基于灰狼算法改進(jìn)深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)（GWO-DELM）來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷的方法。首先，我們利用灰狼算法來(lái)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)重和偏置參數(shù)，以提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和泛化能力。其次，我們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)自動(dòng)提取和選擇特征，從而減少了人工干預(yù)的過(guò)程。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，我們發(fā)現(xiàn)基于灰狼算法改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)在故障診斷方面取得了較好的效果。與傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法相比，GWO-DELM在診斷準(zhǔn)確性和效率上都有了顯著的提高。這表明將優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合可以有效改進(jìn)故障診斷的性能。

總之，基于灰狼算法改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)（GWO-DELM）在故障診斷方面具有很大的潛力。未來(lái)，我們將繼續(xù)深入研究和優(yōu)化這一方法，以期在工程領(lǐng)域中取得更好的應(yīng)用效果。希望這篇博客能夠?yàn)閷?duì)故障診斷感興趣的讀者提供一些啟發(fā)和幫助。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 王橋,魏孟,葉敏,等.基于灰狼算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的鋰離子電池SOC估計(jì)[J].儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù), 2021.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0389.

[2] 鄭小霞,蔣海生,劉靜,等.基于變分模態(tài)分解與灰狼算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].軸承, 2021(9):6.

[3] 錢子杰.基于ICEEMDAN-GWO-MKELM的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2021.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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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(kù)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(wú)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(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、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(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)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(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)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(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

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

5 無(wú)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(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)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(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合