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题名基于LLSO-MKELM算法的观瞄故障诊断
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作者
王文傲
李英顺
张杨
匡博琪
隋欢欢
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机构
沈阳工业大学化工过程自动化学院
沈阳顺义科技有限公司技术部
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出处
《兵工自动化》
2023年第3期39-43,共5页
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基金
辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1903015)。
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文摘
针对装甲车辆的观瞄系统,提出一种基于多核极限学习机(multi kernel extreme learning machine,MKELM)的故障诊断模型。利用分级粒子群优化算法(level-based learning swarm optimizer,LLSO)优化模型参数,利用采集历史数据进行仿真实验。结果表明:MKELM有更好的诊断准确度,并且LLSO可解决MKELM相对较多的参数带来的训练速度较慢的问题;与经典的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相比,LLSO有着更快的优化速度,证明了LLSO-MKELM可用于观瞄系统故障诊断,并且有着良好的训练速度和准确度。
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关键词
故障诊断
观瞄系统
多核极限学习机
分级粒子群优化算法
装甲车辆
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Keywords
fault diagnosis
observation-aiming system
MKELM
llso algorithm
armored vehicle
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分类号
TJ07
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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