IR
改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断
曹洁; 赵伟吉; 余萍; 王进花
2019-09-12
Source Publication计算机工程与应用
Pages10
Abstract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。首先,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;其次,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;最后,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。
Keyword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
Indexed ByCNKI
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/65009
Collection兰州理工大学
电气工程与信息工程学院
计算机与通信学院
Affiliation1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院
2.兰州理工大学计算机与通信学院
Recommended Citation
GB/T 7714
曹洁,赵伟吉,余萍,等. 改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断[J]. 计算机工程与应用,2019:10.
APA 曹洁,赵伟吉,余萍,&王进花.(2019).改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断.计算机工程与应用,10.
MLA 曹洁,et al."改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断".计算机工程与应用 (2019):10.
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