改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断

• 作者: 余萍 曹洁 王进花 赵伟吉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 故障诊断 双馈发电机 鸟群算法 自适应系数 自适应步长
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 229-237
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0015

摘要

针对粒子滤波(PF)在处理非线性、非高斯复杂动态系统故障诊断过程中,由于样本贫化所导致的故障诊断准确度低的问题,提出了一种改进鸟群算法优化粒子滤波的新算法.针对标准鸟群算法容易陷入局部最优问题,引入动态自适应系数和自适应步长,把每只鸟的位置和全局最优位置信息引入到自适应变化控制中,从而改善陷入局部最优的问题;采用改进后的鸟群算法优化粒子滤波重采样过程,即通过模拟鸟群的觅食、警戒和飞行行为使得粒子移向高似然区域;通过对双馈发电机定子电流传感器故障诊断的仿真分析,验证了算法的有效性.实验结果表明此算法可有效提高故障诊断的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹洁	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	180	1035	14.0	20.0
5	王进花	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	46	231	8.0	12.0
6	余萍	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	11	12	2.0	2.0
7	赵伟吉	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	0	0.0	0.0