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参数同步优化随机共振在牵引传动系统早期微弱故障诊断中的应用 被引量：8
1
作者 尹进田 唐杰 +3 位作者 刘丽 刘新波 彭志华 李辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第17期234-240,278,共8页
为解决传统随机共振存在参数固定或仅对单个参数进行优化的不足,提出一种参数同步优化随机共振方法,该方法首先利用移频变尺度预处理实际大信号,使信号符合小参数条件;然后采用状态转移随机共振同步优化系统参数;最后通过频率恢复实现... 为解决传统随机共振存在参数固定或仅对单个参数进行优化的不足,提出一种参数同步优化随机共振方法,该方法首先利用移频变尺度预处理实际大信号,使信号符合小参数条件;然后采用状态转移随机共振同步优化系统参数;最后通过频率恢复实现早期微弱故障特征最优提取。仿真和高速列车牵引传动系统硬件在环故障注入平台试验表明,该方法可以有效地从强背景噪声中检测出微弱故障信号,微弱信号提取和故障诊断的结果证明了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 随机共振 参数同步优化 状态转移 牵引传动系统
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采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究 被引量：26
2
作者 王晶 张庆 +2 位作者 梁霖 张熠卓 徐光华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期32-36,共5页
针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优... 针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 随机共振 遗传算法 多参数同步优化 弱信号检测
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采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究 被引量：22
3
作者 张仲海 王多 +2 位作者 王太勇 林锦州 蒋永翔 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期125-130,152,共7页
针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法... 针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 变步长随机共振 粒子群算法 自适应 多参数同步优化
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一种模糊支持向量负荷预测法及其参数优化策略 被引量：5
4
作者 蒋刚 肖建 +1 位作者 宋昌林 郑永康 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1054-1058,共5页
分析了电力系统负荷预测目前采用方法的不足,并根据电网负荷的特点提出一种基于模糊支持向量的核回归方法,同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性.从理论上分析了小样本条件下,该方法可以有效避免过学习的原因,它不... 分析了电力系统负荷预测目前采用方法的不足,并根据电网负荷的特点提出一种基于模糊支持向量的核回归方法,同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性.从理论上分析了小样本条件下,该方法可以有效避免过学习的原因,它不需设计网络结构,降低了对实验人员经验的依赖程度.与神经网络法进行对比实验,实验结果表明了该方法的优越性和适用性,并具有较好的实用价值和应用前景. 展开更多
关键词 模糊支持向量 核回归 负荷预测 多参数同步优化 统计学习理论
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遗传算法的多参数自适应随机共振低浓度气体检测 被引量：4
5
作者 亢艳芹 刘进 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期332-338,共7页
传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,... 传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,利用遗传算法对系统的多个参数进行并行优化,获得最优随机共振系统。基于仿真数据和低浓度氨气检测实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法共振现象更明显,并且通过回归分析发现信噪比的最大值与气体浓度之间存在近似线性关系,利用信噪比的最大值可以估计气体浓度。 展开更多
关键词 自适应随机共振 遗传算法 多参数同步优化 低浓度气体检测
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一种模糊支持向量的负荷混沌时间序列预测法 被引量：4
6
作者 郑永康 陈维荣 +1 位作者 蒋刚 郝文斌 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期48-52,共5页
根据电网负荷混沌性的特点,提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下,可以有效避免过学习的原因,该方法不需设计网络结构... 根据电网负荷混沌性的特点,提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略,增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下,可以有效避免过学习的原因,该方法不需设计网络结构,降低了对实验人员经验的依赖程度。选取实际负荷时间序列数据,通过与神经网络法进行对比实验,结果显示出该方法的优越性和适用性,具有较好的实用价值和应用前景。 展开更多
关键词 模糊支持向量 混沌 负荷预测 多参数同步优化
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