崔建武
- 作品数：2 被引量：30H指数：2
- 供职机构：西北勘测设计研究院更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 粒子群优化–最小二乘支持向量机算法在高压断路器机械故障诊断中的应用被引量：22
- 2010年
- 提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,优化LSSVM算法的参数。算例表明:PSO-LSSVM算法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,适用于高压断路器机械故障诊断。
- 贾嵘洪刚薛建辉崔建武
- 关键词：高压断路器最小二乘支持向量机粒子群优化故障诊断
- 基于粒子群优化神经网络的水轮机振动故障诊断被引量：8
- 2009年
- 为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行水轮机振动故障类型诊断。诊断结果表明,该方法具有良好的分类效果,比BP神经网络诊断模型诊断精度高。
- 黄戈崔建武陈晓芸贾嵘
- 关键词：水轮机振动故障诊断粒子群神经网络
