基于改進(jìn)QPSO優(yōu)化SVR的某電源組合故障預測研究

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基于改進(jìn)QPSO優(yōu)化SVR的某電源組合故障預測研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(1.軍械工程學(xué)院 導彈工程系,石家莊 050003; ;2.78618部隊, 成都 062650)
作者簡(jiǎn)介:王 成(1980-),男,湖北宜昌人,講師,博士,主要從事?tīng)顟B(tài)監測與故障預測方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:TP277
基金項目:

Research on Fault Prediction of Power Supply Based on SVR  Optimized with Improved QPSO

Author:

Affiliation:

(1.Department of Missile Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003,China; ;2.Unit 78618, PLA, Chengdu 062650, China)

Fund Project:

摘要

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摘要:

針對電源組合的故障特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)QPSO優(yōu)化SVR的故障預測方法;文中首先對QPSO算法進(jìn)行了介紹；然后對支持向量回歸機(Support Vect or Regression,SVR)性能影響因素進(jìn)行了分析,并給出了基于改進(jìn)QPSO優(yōu)化SVR參數的算法步驟；最后以制導雷達波束系統中的某電源組合為例進(jìn)行了仿真分析,預測結果表明,同QPSO算法相比該預測方法誤差更小,達到了預期效果。

Abstract:

Aiming at the character of power supply fault prediction, a prediction method based on SVR optimized with improved QPSO is put forward. Firstly, the QPSO algorithm is introduced in the paper; Then the performance impact factors of SVR are analyzed, and the steps of SVR parameters optimized with improved QPSO are given; Finally, taking a power supply of guidance radar beam control system as an example to simulate, the result shows that the error of this method is lower than QPSO algorithm, achieving the expected effect.

參考文獻

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引證文獻

引用本文

王成,楊森,孟晨,賈璽.基于改進(jìn)QPSO優(yōu)化SVR的某電源組合故障預測研究計算機測量與控制[J].,2014,22(5):1342-1344.

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收稿日期:2013-12-20
最后修改日期:2014-02-10
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
出版日期:

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