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基于进化理论的故障模式判别算法
1
作者
王久崇
樊晓光
+2 位作者
褚文奎
丛伟
李建勋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期672-676,共5页
基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上,建立了航空电子系统的故障模式判别模型,提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators,OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optim...
基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上,建立了航空电子系统的故障模式判别模型,提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators,OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中的组合寻优方法,并进行了一定的改进。该方法能有效避免局部极小,较好地处理离散变量的组合优化问题,有利于提高解的精度和收敛速度。以某型机载综合数据采集器的电源模块为平台进行实验仿真,结果证明了本文算法的正确性和优越性。
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关键词
航空电子
故障模式判别
粒子群优化
正交遗传算子
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职称材料
题名
基于进化理论的故障模式判别算法
1
作者
王久崇
樊晓光
褚文奎
丛伟
李建勋
机构
空军工程大学航空航天工程学院
中国人民解放军
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期672-676,共5页
基金
国家自然科学基金(61172083)资助课题
文摘
基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上,建立了航空电子系统的故障模式判别模型,提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators,OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中的组合寻优方法,并进行了一定的改进。该方法能有效避免局部极小,较好地处理离散变量的组合优化问题,有利于提高解的精度和收敛速度。以某型机载综合数据采集器的电源模块为平台进行实验仿真,结果证明了本文算法的正确性和优越性。
关键词
航空电子
故障模式判别
粒子群优化
正交遗传算子
Keywords
avionics
fault mode identification
particle swarm optimization （PSO）
orthogonal geneticarithmetic operators （OGAO）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于进化理论的故障模式判别算法
王久崇
樊晓光
褚文奎
丛伟
李建勋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013
0
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