中国航空科学基金(04I52068)
- 作品数：7 被引量：72H指数：4
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- 快速实现数字仿生电路设计的自适应遗传算法被引量：7
- 2007年
- 采用演化硬件技术快速实现数字仿生电路的设计是演化硬件一个重要的研究方向;对演化算法的改进是提高演化速率和减少计算机计算负荷的重要方法;借鉴演化策略和模拟退火算法的思想以及Levi提出的HereBoy算法,提出了具有自适应能力的增强型演化算法;通过实验发现,该算法在演化相同的数字逻辑电路中,明显地提高了演化的速度,缩短了演化时间,提高了进化设计的速度、规模和优化程度。
- 张耀镭王友仁
- 关键词：演化硬件遗传算法自适应算法
- 基于高阶谱与支持向量机的电力电子电路故障诊断技术被引量：43
- 2007年
- 针对现有电力电子电路故障诊断方法存在的不足,研究了采用高阶谱分析和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的电力电子电路故障诊断和定位方法。首先利用高阶谱中的双谱技术分析、处理和提取电路状态的故障信息特征;然后设计和采用多类层次支持向量机分类器作为故障模式的训练和识别器,其中,分类器的结构利用模糊C-均值算法(fuzzyC-means,简称FCM)进行了优化;最后采用一个实际的Buck功率电路进行了建模、仿真和验证。结果表明,采用该方法对电力电子电路故障的诊断和定位率可达99%以上,达到了较为理想的诊断精度。
- 崔江王友仁刘权
- 关键词：电力电子电路故障诊断高阶谱支持向量机模糊C-均值
- 一种模拟电路测试节点优化选择的新方法
- 提出一种改进的模拟测点选择方法。利用小波变换的时频特性,对电路的输出响应进行特征提取,根据特征信息范围创建模糊集,生成整数编码字典;根据编码字典的特点,将测点选择问题转化为一类搜寻编码无重复的问题。通过对一滤波器的实际仿...
- 韩晓静王友仁崔江
- 关键词：模拟电路模糊集
- 文献传递
- 基于聚类预处理和支持向量机的模拟电路故障诊断技术被引量：7
- 2006年
- 支持向量机(SVM)最初源于两种分类问题,用于存在较多故障模式的模拟电路诊断问题,易造成识别重叠区域。为此提出了利用动态聚类算法作为SVM预分类器的故障诊断方法,首先采用模糊C-均值(FCM)算法对训练样本进行聚类,然后分别对两大类进行内部的子聚类,每一次的聚类都产生两种模式并对各个模式内的故障模式样本训练产生对应的SVM网络,最后采用二叉树形式把所有的模式分开。实验结果表明,采用该方法对测试样本的诊断正确率可以达到99%以上。
- 崔江王友仁
- 关键词：支持向量机模糊C均值模拟电路故障诊断
- 基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究被引量：8
- 2006年
- 针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点,提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号,利用小波变换对检测信号进行预处理,基于主成分分析对特征矢量进行降维,根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络,用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障;通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性,实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。
- 罗晓峰王友仁
- 关键词：模拟电路故障诊断小波变换神经网络信息融合
- 基于可重构硬件的算法融合道路检测方法被引量：2
- 2006年
- 针对传统道路检测算法难以保证在各种道路环境下都有很好的检测性能,提出了双层算法融合的道路检测方法,设计了基于可重构硬件的道路检测系统,给出了衡量道路边缘检测效果的道路检测算法评估条件。试验结果表明,该方法具有检测性能佳、鲁棒性好、处理速度快、自适应性强等优点,具有较大的实用价值。
- 王永明王友仁姚睿张砦
- 关键词：智能车辆可重构硬件自适应
- 使用进化硬件的自适应形态滤波器设计被引量：2
- 2008年
- 针对电力信号监测中可能遇到的各种干扰,提出了一种基于进化硬件的自适应电力系统形态滤波器的设计方法。不仅滤波算法可自适应调节,而且结构元素形状和尺寸也可自动调整。以遗传算法作为优化工具,在Xilinx XCV2000-E现场可编程门阵列上对滤波器结构和参数进行在线优化。对典型噪声的在线滤波结果表明,该滤波器能够根据噪声的不同自适应调整结构和参数,因而鲁棒性好,适用范围广,滤波性能比均值滤波器和中值滤波器更好,且该滤波器是采用硬件实时实现的,便于在嵌入式系统中应用。
- 姚睿于盛林王友仁王莉崔江
- 关键词：数字滤波器数学形态学进化硬件
- 基于案例库推理法的模拟电路故障诊断技术研究被引量：4
- 2005年
- 针对目前模拟电路故障诊断中的技术难点,提出了基于案例库推理法(CBR)的模拟电路故障诊断方法。利用K个最邻近法(K Nearest Neighbors:KNN)来解决模拟电路故障诊断中的案例分类与提取,提出了应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization:PSO)来优化KNN中权值参数的新方法。通过应用实例分析,证明了所提出的新故障诊断方法相比传统的故障诊断方法来说具有简单、聚类性好、诊断精度高的优点。
- 顾凡一王友仁黄三傲姚睿张砦崔江
- 关键词：模拟电路CBRKNNPSO
