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反向粒子群优化算法在故障监控中的应用

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为提高飞机发动机故障诊断的实时性，将粒子群优化算法(PSO)应用于故障诊断监控参数的优选问题中。针对现有PsO进化速度慢的不足，本文提出了一种反向粒子群优化算法(OPSO)，该算法利用反向学习(OBL)的加速性能，将其运用到粒子初始化和粒子更新过程来加快算法的进化速度，改善粒子群优化搜索能力，从而缩短计算时问。同时该算法具有过程简单，易于实现的优点。几种典型函数的测试结果以及监控参数的优选实验表明提出的新算法是有效的，具有一定优越性。

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来源
《2009年全国模式识别学术会议暨首届中日韩模式识别学术研讨会》|2009年|751-755|共5页
会议地点南京
作者
马海平; 林升东; 金宝根;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类故障分析及排除;监视、报警、故障诊断系统;
关键词
进化算法; 反向粒子群优化算法; 反向学习; 故障诊断; 监控参数;

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