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基于多特征融合与改进QPSO-RVM的万能式断路器故障振声诊断方法被引量：27: 1; 作者孙曙光于晗 +2 位作者杜太行王景芹赵黎媛《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第19期107-117,共11页; 为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群(QPSO)优化的相关向量机(RVM)相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪... 展开更多; 关键词万能式断路器故障诊断振声特征融合互补总体经验模态分解改进量子粒子群相关向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RFID传感标签及QPSO-RVM的变压器绕组故障在线诊断技术被引量：21: 2; 作者邓芳明温开云 +3 位作者何怡刚李兵汪涛吴翔《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期7183-7193,共11页; 该文提出了一种基于无源射频识别(radio frequency identification,RFID)振动传感标签及量子粒子群算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)--相关向量机(relevance vector machine,RVM)的变压器绕组故障在线诊断技术... 展开更多; 关键词变压器绕组射频识别故障诊断奇异熵相关向量机量子粒子群算法; 原文传递

基于QPSO-RVM模型的大坝变形预测研究被引量：3: 3; 作者李乾德王东 +1 位作者李啸啸刘健《大坝与安全》 2020年第1期32-36,共5页; 根据相关向量机(RVM)原理,选择合适的核函数类型,运用量子粒子群(QPSO)算法对核参数进行优化运算,建立QPSO-RVM模型。运用QPSO-RVM模型对大坝变形监测数据进行预测,并将预测成果与多元统计回归分析成果进行对比研究。结果表明,QPSO-RVM... 展开更多; 关键词相关向量机核参数量子粒子群大坝变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于退化数据与失效数据的导弹雷达导引头竞争失效状态预测被引量：6: 4; 作者徐廷学刘崇屹 +3 位作者朱桂芳张海军曲旭羡崑《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期32-38,109,共8页; 针对导弹雷达导引头测试数据获取困难、失效机理多样的问题,在分析导弹雷达导引头退化数据和失效数据特点的基础上,提出了一种退化失效与突发失效相关的竞争失效状态预测模型。针对退化数据的小样本、非线性和不确定性的特点,采用相关... 展开更多; 关键词导弹雷达导引头退化数据失效数据竞争失效预测 qpso-rvm 位置-尺度模型 Hannan-Quinn准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于组合核相关向量机和量子粒子群优化算法的变压器故障诊断方法被引量：9: 5; 作者付华任仁 +1 位作者闫智生马云伍《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期131-135,141,共6页; 为了提高变压器故障诊断精确度,提出量子粒子群算法(QPSO)优化相关向量机(RVM)的变压器故障诊断方法。采用4个二分类RVM来实现变压器故障诊断的多分类问题。相关向量机的组合核函数可融合变压器运行状态的多种特征信息,为非线性、有限... 展开更多; 关键词变压器故障诊断量子粒子群优化相关向量机组合核函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多参数相关退化的导弹雷达导引头竞争失效状态预测被引量：2: 6; 作者刘崇屹徐廷学 +3 位作者付霖宇曲旭张海军刘沛纹《战术导弹技术》北大核心 2020年第1期68-76,共9页; 贮存状态下导弹雷达导引头的失效是退化失效和突发失效竞争的结果,针对多元相关退化量的竞争失效预测问题,在分析导弹雷达导引头失效特性的基础上,建立了多参数相关退化的竞争失效状态预测模型。针对性能退化数据小样本、非线性和不确... 展开更多; 关键词多参数相关退化竞争失效状态预测 COPULA函数 qpso-rvm 熵权法; 原文传递

基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断被引量：21: 7; 作者孙曙光赵黎媛 +2 位作者杜太行于晗王岩《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期952-960,共9页; 电机电流信号常用于分析电动机本身的故障问题,但对其应用于与电机相连机构的故障分析的研究较少。提出一种基于储能电机电流分析的万能式断路器操作机构故障诊断方法。首先采用Hilbert幅值解调法和改进的小波包阈值法相结合获取交流电... 展开更多; 关键词万能式断路器储能电机电流量子粒子群模糊聚类相关向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进RVM变压器故障诊断新方法被引量：2: 8; 作者付华齐致任仁《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第9期964-970,共7页; 对比于支持向量机(SVM),相关向量机(RVM)在分类性能方面优势明显.引入核主成分分析(KPCA)和量子粒子群算法(QPSO)对RVM电力变压器故障诊断模型进行优化.设定标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,以二叉树的分类方法建立基于KPCA-QPS... 展开更多; 关键词相关向量机(RVM) 核主成分分析(KPCA) 量子粒子群算法(QPSO) 变压器故障诊断; 原文传递

基于相关向量机的反应堆功率测量电路故障预测研究被引量：3: 9; 作者闵渊陈智 +3 位作者万波杨诚韩文兴原艳南《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期223-229,共7页; 为了提高核测量装置的保障性和维修性,本文以反应堆功率测量放大电路为对象,通过基于量子粒子群优化算法的多核相关向量机模型对电路的典型故障进行预测。从功率测量放大电路的脉冲响应信号中,用小波包分解方法提取特征信息,将计算所得... 展开更多; 关键词小波包特征提取相关向量机量子粒子群优化故障预测; 原文传递

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