国家教育部博士点基金(20030251003)
- 作品数：8 被引量：178H指数：7
- 相关作者：俞金寿陈国初徐余法王灵樊京更多>>
- 相关机构：华东理工大学上海电机学院南阳理工学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混沌耗散离散粒子群算法及其在故障诊断中的应用被引量：9
- 2007年
- 针对大型化工过程生产系统的高维度数据及其噪声严重影响故障诊断的性能,采用基于故障特征选择和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了确保在线故障诊断的实时性和准确性,提出一种新型的混沌耗散离散粒子群(CDDPSO)算法,用于故障诊断中特征变量的搜索.仿真结果表明,CDDPSO算法能有效地搜索到全局最优解,而基于故障特征选择的故障诊断方法具有良好的故障诊断性能.
- 王灵俞金寿
- 关键词：故障诊断粒子群优化算法支持向量机
- 单纯形微粒群优化算法及其应用被引量：23
- 2006年
- 将微粒群优化算法(PSO)与单纯形法(SM)相结合,提出单纯形微粒群优化算法(SPSO)。通过对5种常用测试函数进行优化和比较,结果表明SPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后将SPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立基于SPSO的粗汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据对比,表明该模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景。
- 陈国初俞金寿
- 关键词：微粒群优化算法单纯形法催化裂化装置粗汽油干点软测量
- 微粒群神经网络在常压塔汽油干点软测量建模中的应用被引量：10
- 2005年
- 首先将微粒群优化算法用于神经网络连接权值和阈值的训练,构造微粒群神经网络,然后将微粒群神经网络用于常压塔汽油干点软测量建模。通过与实际值的对比,结果表明基于微粒群神经网络的软测量模型具有良好的性能和极好的应用前景。
- 陈国初俞金寿
- 关键词：微粒群优化算法神经网络常压塔汽油干点
- 非线性时滞不确定系统执行器鲁棒故障诊断
- 2004年
- 提出了一种含有不确定性环节的非线性时滞系统的执行器鲁棒故障诊断方法,通过应用观测器技术和自适应技术来确定估计系统输出与实际系统输出的差值,若大于或等于阈值,诊断发生了故障。同时详细地分析了该方法的鲁棒性、灵敏性和稳定性。最后通过仿真验证了它的有效性。
- 刘爱伦陈永云俞金寿
- 关键词：非线性时滞系统鲁棒性灵敏度故障诊断
- 增强型微粒群优化算法及其在软测量中的应用被引量：49
- 2005年
- 对微粒群优化算法(PSO)进行分析,提出一种增强型微粒群优化算法(EPSO).用EPSO和PSO对几种常用函数的优化问题进行测试比较,结果表明EPSO比PSO更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高.将EPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立了基于EPSO算法的粗汽油干点神经网络软测量模型.研究结果表明,基于EPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更高的精度和更好的性能.
- 陈国初俞金寿
- 关键词：微粒群优化神经网络软测量
- 最小二乘支持向量机及其在故障诊断中的应用被引量：7
- 2006年
- 从支持向量机的有关理论出发,介绍了适用于LS-SVM的SMO算法,并用c#语言实现了基于SMO算法的故障诊断。
- 崔世林樊京
- 关键词：SVMSMOLS-SVMC#语言最小二乘支持向量机故障诊断
- 微粒群优化算法被引量：79
- 2005年
- 介绍了微粒群优化(PSO)算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响.讨论了各种改进的PSO算法.分析了多相微粒群优化算法(MPPSO)的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响.最后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.
- 陈国初俞金寿
- 关键词：进化计算微粒群优化算法
- 基于粒子群模糊神经网络的丙烯腈收率软测量建模被引量：11
- 2007年
- 对粒子群优化算法与模糊神经网络的结合进行研究,提出粒子群模糊神经网络,并将其应用丙烯腈收率软测量建模。该方法采用模糊神经网络来构建丙烯腈收率软测量模型,用粒子群优化算法优化模糊神经网络的参数;并结合实际工艺,对所建软测量模型进行仿真研究。实验结果表明,该模型的性能优于粒子群神经网络模型,能够准确预测丙烯腈收率,具有较高的精度和良好的应用前景。
- 陈国初徐余法俞金寿
- 关键词：丙烯腈收率粒子群优化算法模糊神经网络软测量
