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期刊信息/Journal information
湖北工业大学学报
湖北工业大学学报

刘德富

双月刊

1003-4684

hgxb@mail.hbut.edu.cn

027-59750305 59750307

430068

武昌南湖李家墩

湖北工业大学学报/Journal Journal of Hubei University of TechnologyCHSSCD
查看更多>>本刊创刊于1986年，是面向国内外公开发行的季刊，属综全性科技期刊，主要登载校内各学科有创见的学术论文。所涉学科包括机械工程，电气工程与计算机科学、工业设计（美术）、生物工程、化学工程、土木工程、工商管理、社会科学、以及相应的基础科学如数学、物理、外语等。
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    基于改进DPC-IGWO-Elman的负荷分解方法

    胡胜袁功进刘聪
    1-7页
    查看更多>>摘要：针对现有负荷分解方法负荷特征单一、分解精度低的问题,提出一种结合改进密度峰值聚类算法与改进灰狼算法优化Elman神经网络的非侵入式负荷分解方法.首先针对密度峰值聚类算法(DPC)在处理复杂数据集时缺乏自适应能力的问题对局部密度的计算方法进行改进,再将改进DPC算法应用于用电器负荷数据的聚类分析,从而得到用电器的工作状态标签并进行编码;之后运用Elman神经网络构建分解模型同时引入改进灰狼优化算法(IGWO)对网络参数进行寻优,最后根据网络输出编码获取用电器工作状态标签并根据对应负荷特征信息进行有功功率拟合,完成负荷分解.经公开数据集测试和实验对比,IGWO-Elman模型的识别准确率以及有功功率拟合效果均优于其他模型.

    非侵入式负荷分解密度峰值聚类算法灰狼优化算法Elman神经网络

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    基于模态分解和自注意力机制的短期负荷预测

    李豪朱莉曹明海高心宝...
    8-14,19页
    查看更多>>摘要：电力负荷数据的波动性和非平稳性一直是负荷预测的难点,直接构建预测模型的预测效果较差.为此,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和结合自注意力机制(SAM)的双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电力负荷预测方法.该方法首先利用CEEMDAN算法将电力负荷数据分解为多个本征模态分量,降低原始负荷数据的波动性;然后对每个负荷分量分别构建SAM-BiLSTM网络预测模型;最后,将分量预测结果叠加重构得到电力负荷预测结果.实验结果表明,CEEMDAN-SAM-BiLSTM算法相比较于SVR、DNN、LSTM和BiLSTM预测精度分别提升了 2.78％、1.99％、1.28％和0.96％,有效地提高了负荷预测精度.

    完备集合经验模态分解自注意力机制双向长短期记忆网络短期电力负荷预测

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    正余弦编码器的细分及测速技术

    万翔宇赵云曹颖强尚诚诚...
    15-19页
    查看更多>>摘要：针对正余弦编码器在电机测速过程中误差较大、传统闭环细分算法在谐波干扰较强的场合稳定性较差等问题,提出一种基于卡尔曼滤波法的闭环细分及测速方法.该方法分为正余弦信号处理、测速算法优化两个部分.利用卡尔曼滤波算法可实现正余弦信号的实时优化,结合改进电机测速方法提高测速精度.仿真结果表明,基于卡尔曼滤波法的闭环细分及测速方法可有效抑制谐波,提高细分信号的质量,改进测速方法,提高测速效果,满足高精度控制需求.

    闭环细分算法卡尔曼滤波测速运动控制

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    基于模糊神经网络的锂离子电池组均衡策略研究

    张宇邓杰吴铁洲
    20-24页
    查看更多>>摘要：针对串联锂离子电池组在使用过程中的不一致性问题,提出模糊神经网络均衡策略.该策略以电池荷电状态为均衡变量,采用模糊神经网络算法,训练隶属度函数,得到隶属函数的最佳参数,使隶属度函数的设置不依赖专家经验,能够有效提高均衡精度,更好地改善电池组不一致性.使用Matlab/Simulink软件进行模型搭建并仿真,实验结果表明,与传统的模糊逻辑控制算法相比,在相同的静置、充电和放电均衡条件下,使用ANFIS算法均衡时间减少了约16％,能量利用率提高约1.31％,均衡后单体电池的离散度下降了约47％,验证了该均衡方案的可行性.

    模糊神经网络电池组均衡荷电状态

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    基于SSA-BiLSTM-AT的短期风电功率预测

    王珊珊吴霓何嘉文朱威...
    25-30页
    查看更多>>摘要：针对短期风电功率的复杂性与多样性,提出一种含注意力机制的双向长短期记忆网络(BiLSTM)神经网络和麻雀算法(SSA)调参的短期风电功率预测模型,SSA-BiLSTM-AT.首先对输入数据进行异常值处理和归一化,采用Pearson相关系数法分析风电功率和各特征之间的关系,剔除数据中的相关度较低的特征,以提高模型的预测精度;针对BiLSTM超参数选择困难的问题,利用麻雀算法对BiLSTM中学习率、迭代次数、第1和第2隐含层节点数4个重要参数进行智能迭代优化,得到最优参数后利用BiLSTM进行预测;最后引入注意力机制,通过注意力权重突出关键因素的影响,挖掘风电数据的内部规律.以新疆某风电站的历史数据作为实际算例,验证了所提模型线性回归拟合能力的稳定性和提升预测精度的有效性.

    短期风电功率预测BiLSTM算法注意力机制麻雀算法

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    低损耗LC型多芯光纤连接器的优化设计

    於意凯付新华吕清花翟中生...
    31-35页
    查看更多>>摘要：空分复用的多芯光纤被广泛应用于光互连中,多芯光纤连接器的性能将直接影响多芯光纤的应用.设计新型八芯LC型光纤连接器,运用仿真分析了纤芯间距、沟槽宽度、波长等参数对八芯光纤传输性能的影响规律,仿真结果验证了所设计的八芯光纤的可行性.通过实验优化制备工艺,使得制备的八芯光纤连接器达到了±0.1°范围内的旋转对准精度,并实现平均插入损耗为0.13 dB,回波损耗为56.08 dB,在经过多次重复性和互换性测试后,附加损耗小于0.2 dB,保持了光纤连接器性能的稳定,且与传统单模光纤连接器相比,具有较低的损耗以及更高的通信容量.

    光纤通信空分复用多芯光纤LC型光纤连接器

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    基于KM-LSTM-AE方法的非侵入式工业负荷辨识

    陈怡菲汪繁荣刘逸凡
    36-41页
    查看更多>>摘要：针对非侵入式负荷监测(NILM)具有静态建模的局限性和辨识精度低等问题,构建了长短时记忆网络(LSTM)自动编码器,并搭载K-means聚类进行数据清洗,提出了一种KM-LSTM-AE方法,针对NILM在工业领域的空白,选用某工厂的真实能耗数据作为KM-LSTM-AE的测试数据集,实验结果表明KM-LSTM-AE方法的辨识精确率较高,且耗时较短.

    长短时记忆网络非侵入式负荷辨识自动编码器K-means聚类

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    基于EFPI光纤传感器的算法对比研究

    陈浩官成钢郭灿柴世一...
    42-47页
    查看更多>>摘要：为研究非本征法布里-珀罗干涉仪(EFPI)光纤传感器的算法解调效果,基于波分复用技术设计和实现三波长相位解调算法、三波长自适应强度解调算法两种解调方案.实验测得EFPI光纤传感器解调系统中三波长相位解调算法的声压灵敏度为899.88 mV/Pa(1 kHz),信噪比为75.5 dB(1 kHz),线性拟合系数为0.994;三波长自适应强度解调算法的声压灵敏度较高为1106 mV/Pa(1 kHz),信噪比为67.5 dB(1 kHz),线性拟合系数为0.961.对比两种解调算法的特性,数据客观呈现解调结果,为EFPI光纤传感器音频解调系统在不同场景下的应用提供了算法选择方案.

    EFPI光纤传感器三波长相位解调三波长自适应强度解调

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    基于RoBERTa的评论与评分推荐系统模型研究

    张姝曦陈建峡肖亮王天赐...
    48-54页
    查看更多>>摘要：原始推荐系统的词嵌入部分训练成本高昂且难以泛化,提出一种基于预训练模型RoBERTa的评论与评分推荐模型PANN,利用RoBERTa作为预训练模型,使用动态掩码策略和字节级词汇表进行训练,解决了单词的一词多义问题.该模型可以从输入序列中提取特征,具有很高的泛化性能.同时,PANN模型拥有用户和项目两个网络,这两个网络结构相同但分别训练参数和提取特征.最后使用因式分解机对两个网络的输出特征进行交互,以预测用户对项目的兴趣,即用户对项目可能的评分.实验结果表明,该PANN模型在大多数数据集上优于传统模型.

    预训练模型推荐系统循环神经网络注意力机制

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    红曲霉发酵龙虾壳产酸性蛋白酶分离纯化及酶学性质研究

    李莹莹刘枣李娇蒋潇...
    55-59,107页
    查看更多>>摘要：小龙虾虾壳废弃物排放造成环境污染和资源浪费,而红曲霉可以转化利用虾壳蛋白质.以小龙虾虾壳为唯一氮源,烟灰色红曲霉BQ2液态发酵诱导其产胞外酸性蛋白酶.该酸性蛋白酶经硫酸铵盐析沉淀和DEAE-Sepharose CL-6B阴离子交换柱层析分离纯化,酶活为29.10 U/mL,纯化倍数为11.42,相对分子质量为65 000.对其酶学性质进行研究,结果表明该酸性蛋白酶的最适反应pH为4.0,最适反应温度为40℃.该酶属于天冬氨酸蛋白酶,Pepstatin A能强烈抑制其活性,Cu2+和Ca2+能抑制该蛋白酶活性,而Mg+、Zn2+和Fe3+对该蛋白酶的活性具有促进作用.

    红曲霉小龙虾壳酸性蛋白酶酶学性质

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