计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
2期
432-435,439
,共5页
陈志敏%薄煜明%吴盘龙%田梦楚%黎绍鑫%赵文科
陳誌敏%薄煜明%吳盤龍%田夢楚%黎紹鑫%趙文科
진지민%박욱명%오반룡%전몽초%려소흠%조문과
粒子群优化%粒子滤波%温控系统%变异%故障诊断
粒子群優化%粒子濾波%溫控繫統%變異%故障診斷
입자군우화%입자려파%온공계통%변이%고장진단
针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入局部最优,难以满足电厂温控系统故障诊断的需求,提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法.该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式,并且完善了粒子速度的更新策略,对优势速度赋有较小概率的变异,提高了粒子的寻优能力,同时随机初始化劣势速度,保证了样本的多样性.实验结果表明,与PSO-PF相比,NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性,可以有效地应用于温控系统故障的诊断.
針對基于粒子群優化算法的粒子濾波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入跼部最優,難以滿足電廠溫控繫統故障診斷的需求,提齣一種適用于故障診斷的新型粒子群優化粒子濾波(NPSO-PF)算法.該算法引入社會箇體對群體的認知規律優化瞭粒子更新的方式,併且完善瞭粒子速度的更新策略,對優勢速度賦有較小概率的變異,提高瞭粒子的尋優能力,同時隨機初始化劣勢速度,保證瞭樣本的多樣性.實驗結果錶明,與PSO-PF相比,NPSO-PF提高瞭故障檢測的精度和魯棒性,可以有效地應用于溫控繫統故障的診斷.
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