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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
基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法
被引量：
8
2
作者
田杰
曾建潮
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期230-232,共3页
针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰...
针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。
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关键词
图像分割
二维模糊最大熵
量子行为的微粒群优化算法
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职称材料
水下机器人参数辨识的量子粒子群算法
被引量：
10
3
作者
朱大奇
袁义丽
邓志刚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2015年第3期531-537,共7页
水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。针对Falcon开架缆控水下机器人的动力学模型,将量子粒子群优化算法引入到水下机器人动力...
水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。针对Falcon开架缆控水下机器人的动力学模型,将量子粒子群优化算法引入到水下机器人动力学模型参数辨识之中,提出基于量子粒子群优化算法(Quantum-behaved PSO,QPSO)的水下机器人动力学模型参数辨识,并将其辨识结果与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)及遗传算法(GA)的辨识结果进行比较。仿真结果表明应用QPSO算法的参数辨识结果明显优于其它对比方法,说明了算法的有效性与合理性。
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关键词
水下机器人
粒子群(PSO)
量子粒子群(
qpso
)
参数辨识
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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
基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法
被引量：
8
2
作者
田杰
曾建潮
机构
太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期230-232,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674104)
文摘
针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。
关键词
图像分割
二维模糊最大熵
量子行为的微粒群优化算法
Keywords
image segmentation
2D fuzzy maximum entropy
quantum-behaved
particle
swam
optimization
（qpso
） algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
水下机器人参数辨识的量子粒子群算法
被引量：
10
3
作者
朱大奇
袁义丽
邓志刚
机构
上海海事大学水下机器人与智能系统实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2015年第3期531-537,共7页
基金
上海市科委创新行动计划项目(14JC1402800
13510721400)
+1 种基金
上海市教委科研创新研究重点项目(13ZZ123)
上海海事大学校基金(20120106)
文摘
水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。针对Falcon开架缆控水下机器人的动力学模型,将量子粒子群优化算法引入到水下机器人动力学模型参数辨识之中,提出基于量子粒子群优化算法(Quantum-behaved PSO,QPSO)的水下机器人动力学模型参数辨识,并将其辨识结果与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)及遗传算法(GA)的辨识结果进行比较。仿真结果表明应用QPSO算法的参数辨识结果明显优于其它对比方法,说明了算法的有效性与合理性。
关键词
水下机器人
粒子群(PSO)
量子粒子群(
qpso
)
参数辨识
Keywords
Underwater vehicle
particle
swarm
optimization
（PSO）
quantum-behaved particle swam optimization （qpso）
parameter identification
分类号
TP242.6 [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
下载PDF
职称材料
2
基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法
田杰
曾建潮
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
水下机器人参数辨识的量子粒子群算法
朱大奇
袁义丽
邓志刚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2015
10
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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