基于新型粒子群优化粒子滤波的故障诊断方法

• 作者: 吴盘龙 田梦楚 薄煜明 赵文科 陈志敏 黎绍鑫
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 粒子滤波 温控系统 变异 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 432-435,439
• 分类号: TP183
• 字数: 4273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00432

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薄煜明	南京理工大学自动化学院	146	991	15.0	23.0
2	吴盘龙	南京理工大学自动化学院	76	479	12.0	17.0
3	陈志敏	南京理工大学自动化学院	15	138	8.0	11.0
4	田梦楚	南京理工大学自动化学院	6	81	5.0	6.0
5	黎绍鑫	南京理工大学自动化学院	1	17	1.0	1.0
6	赵文科	南京理工大学自动化学院	1	17	1.0	1.0