李文卿
- 作品数：4 被引量：35H指数：4
- 供职机构：浙江大学控制科学与工程学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于小波包与奇异值分解的GA-SVM滚动轴承故障诊断方法研究被引量：13
- 2016年
- 针对滚动轴承故障诊断中特征向量难以提取与支持向量机结构参数选取依据经验的问题,提出了基于小波包与奇异值分解的GA-SVM滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波包对采集的滚动轴承各状态下的信号进行分解,获取表征信号局部特征的各节点系数,在此基础上构建各节点系数矩阵并进行奇异值分解,来获取特征向量进而将其作为故障诊断模型的输入;其次,利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数;最后,将上述特征向量作为输入,建立GA优化SVM的故障诊断模型,实现滚动轴承的状态辨识。实验结果表明,与BP、SVM、PSOSVM相比,基于小波包与奇异值分解的GA优化SVM滚动轴承故障诊断方法具有更高的分类精度,能够提高滚动轴承状态辨识的效果。
- 秦波刘永亮王建国李文卿
- 关键词：小波包奇异值滚动轴承
- 改进粒子群优化BP神经网络的SRM转子位置间接检测被引量：8
- 2014年
- 提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的开关磁阻电机转子位置建模估算方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢等情况,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,优化BP神经网络的阈值和权值,建立起开关磁阻电机磁链、电流和转子位置的非线性映射关系。借助于MATLAB/Simulink完成仿真。结果表明,与标准的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络相比,基于改进粒子群优化BP神经网络算法结构简单、训练迅速,能够获得更高的精度,实现了开关磁阻电机转子位置的间接检测。
- 王慧丽李文卿吴庆朝
- 关键词：BP神经网络改进粒子群算法开关磁阻电机间接位置检测
- 改进PSO-BP注塑成型工艺参数优化研究被引量：7
- 2015年
- 针对注塑过程当中影响塑件质量的多个工艺参数配置问题,提出改进粒子群算法、BP神经网络、灰色关联度相融合的成型工艺参数优化模型。首先,针对BP易陷入局部最优、收敛效率低的不足,改进粒子群算法中粒子速度与位置更新策略并优化BP算法的权值和阈值,从而构建起工艺参数预测模型。在此基础上,以正交实验数据为训练样本,Moldflow软件分析结果为输出样本,灰色关联度为粒子群适应度函数,进而由粒子群算法寻得最佳的工艺参数。实验结果表明,该方法能够更快、更好的获得注塑成型中的工艺参数,且以此工艺参数进行实验,塑件的翘曲变形量、收缩率均较小。
- 韩淑华侯学元李文卿
- 关键词：注塑成型BP神经网络改进粒子群算法
- 基于改进PSO优化模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究被引量：7
- 2016年
- 数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床故障诊断方法。为了改善粒子群算法局部搜索能力,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络结构参数,从而建立起改进PSO优化模糊神经网络的数控机床主轴伺服系统故障诊断模型。实验和仿真结果表明:与RBF神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。
- 王春暖李文卿吴庆朝
- 关键词：改进粒子群算法模糊神经网络数控机床故障诊断
