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适用于核动力设备故障诊断的改进粒子群优化算法

作者:刘锐; 李铁萍; 周国强; 田欣鹭核动力设备故障诊断粒子群优化算法佳点集

摘要:提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的核动力设备故障诊断方法.利用已知核动力设备故障征兆集合,选用概率因果模型求解具有最大后验概率的故障集合;在传统粒子群优化(PSO)算法的基础上,利用佳点集原理对PSO算法进行初始化,优化了粒子群的初始化范围;借助自适应调整的惯性权重法,避免PSO算法未成熟收敛,加快了收敛速度.最后通过算例证明该方法的有效性.结果表明:基于改进粒子群优化算法的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.

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动力工程学报

《动力工程学报》(CN:31-2041/TK)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《动力工程学报》荣获1996年国防科工委优秀国防期刊奖、1997年中国核工业总公司部级科技进步二等奖;被《物理学、电技术、计算机及控制信息数据库》、美国《ProQuest数据库》收录。

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