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一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法
被引量：
27
1
作者
张朝龙
何怡刚
+2 位作者
邓芳明
袁莉芬
何威
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1751-1757,共7页
提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号,计算皮尔逊相关系数,从而表征电路元件的健康度;在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上,推导出电路元件发生故障时的健康度阈值;将经量子粒子群算法...
提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号,计算皮尔逊相关系数,从而表征电路元件的健康度;在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上,推导出电路元件发生故障时的健康度阈值;将经量子粒子群算法优化的相关向量机算法用于故障预测,预测各个时间点的元件健康度变化轨迹并估计模拟电路的剩余有用寿命。该预测方法计算简单、通用性强,适用于实时预测。故障预测仿真实验与实例实验证明了方法的有效性与先进性。
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关键词
模拟电路
剩余有用寿命
健康度
皮尔逊相关系数
相关向量机
量子粒子群
Pearson
product-moment
correlation
coefficient(PPMCC)
relevance
vector
machine(RVM)
quantum-behaved
particle
swarm
optimization
(QPSO)
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职称材料
电子系统状态时间序列预测的优化相关向量机方法
被引量：
7
2
作者
范庚
马登武
+1 位作者
吴明辉
孟上
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期2011-2015,共5页
针对电子系统状态时间序列的预测问题,提出一种基于量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)方法。对电子系统状态时间序列进行相空间重构,建立了RVM回归预测模型...
针对电子系统状态时间序列的预测问题,提出一种基于量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)方法。对电子系统状态时间序列进行相空间重构,建立了RVM回归预测模型;以交叉验证误差最小作为优化目标,将RVM核参数表示为量子空间中的粒子位置,采用QPSO算法实现RVM模型参数的自动优化选择。雷达发射机状态时间序列预测实例表明,相比已有方法,所提方法具有更高的预测精度;同时,能够输出预测值的置信区间,有利于对电子系统未来健康状况做出更加可靠的判断。
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关键词
状态时间序列预测
电子系统
相关向量机
交叉验证
量子粒子群优化
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职称材料
题名
一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法
被引量：
27
1
作者
张朝龙
何怡刚
邓芳明
袁莉芬
何威
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
安庆师范学院物理与电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1751-1757,共7页
基金
国家自然科学青年基金(61102035)
国家杰出青年科学基金(50925727)
+3 种基金
国防科技计划(C1120110004、9140A27020211DZ5102)
教育部科学技术研究重大项目(313018)
中央高校基本科研业务费专项资金(2012HGCX0003)
安徽省科技计划重点项目(1301022036)资助
文摘
提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号,计算皮尔逊相关系数,从而表征电路元件的健康度;在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上,推导出电路元件发生故障时的健康度阈值;将经量子粒子群算法优化的相关向量机算法用于故障预测,预测各个时间点的元件健康度变化轨迹并估计模拟电路的剩余有用寿命。该预测方法计算简单、通用性强,适用于实时预测。故障预测仿真实验与实例实验证明了方法的有效性与先进性。
关键词
模拟电路
剩余有用寿命
健康度
皮尔逊相关系数
相关向量机
量子粒子群
Pearson
product-moment
correlation
coefficient(PPMCC)
relevance
vector
machine(RVM)
quantum-behaved
particle
swarm
optimization
(QPSO)
Keywords
analog circuit
remaining useful life
health degree
分类号
TM206 [一般工业技术—材料科学与工程]
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
电子系统状态时间序列预测的优化相关向量机方法
被引量：
7
2
作者
范庚
马登武
吴明辉
孟上
机构
海军航空工程学院兵器科学与技术系
海军航空工程学院科研部
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期2011-2015,共5页
基金
武器装备预研基金(9140A27020212JB14311)资助课题
文摘
针对电子系统状态时间序列的预测问题,提出一种基于量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的相关向量机(relevance vector machine,RVM)方法。对电子系统状态时间序列进行相空间重构,建立了RVM回归预测模型;以交叉验证误差最小作为优化目标,将RVM核参数表示为量子空间中的粒子位置,采用QPSO算法实现RVM模型参数的自动优化选择。雷达发射机状态时间序列预测实例表明,相比已有方法,所提方法具有更高的预测精度;同时,能够输出预测值的置信区间,有利于对电子系统未来健康状况做出更加可靠的判断。
关键词
状态时间序列预测
电子系统
相关向量机
交叉验证
量子粒子群优化
Keywords
condition time series prediction
electronic system~ relevance vector machine （RVM）
cross-validation~ quantum-behaved particle swarm optimization （qpsq）
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法
张朝龙
何怡刚
邓芳明
袁莉芬
何威
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
27
在线阅读
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职称材料
2
电子系统状态时间序列预测的优化相关向量机方法
范庚
马登武
吴明辉
孟上
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
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职称材料
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