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段志梅

作品数:62 被引量:119H指数:6
供职机构:红河学院更多>>
发文基金:云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程建筑科学机械工程更多>>

文献类型

  • 31篇期刊文章
  • 28篇专利
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

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  • 6篇建筑科学
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  • 2篇理学
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  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇水利工程
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 13篇故障诊断
  • 9篇电机
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  • 8篇神经网络
  • 7篇子群
  • 7篇粒子群
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  • 5篇电梯
  • 5篇斩波
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  • 5篇量子粒子群
  • 5篇齿轮箱
  • 4篇正极性
  • 4篇群算法
  • 4篇网络
  • 4篇粒子群算法
  • 4篇量子粒子群优...
  • 4篇交流侧
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  • 4篇感器

机构

  • 59篇红河学院
  • 8篇红河州质量技...
  • 2篇昆明理工大学
  • 1篇桂林理工大学

作者

  • 61篇段志梅
  • 18篇程加堂
  • 13篇艾莉
  • 11篇谢鸿龄
  • 10篇熊伟
  • 10篇牛林
  • 6篇李俊生
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  • 1篇张自红

传媒

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  • 2篇电力系统保护...
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  • 1篇水力发电学报
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇可再生能源
  • 1篇南昌教育学院...
  • 1篇电机与控制应...
  • 1篇池州学院学报

年份

  • 1篇2024
  • 4篇2023
  • 5篇2022
  • 2篇2021
  • 8篇2020
  • 5篇2019
  • 5篇2018
  • 5篇2017
  • 4篇2016
  • 5篇2015
  • 3篇2014
  • 3篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 2篇2009
  • 3篇2008
62 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于混沌理论的光纤陀螺仪温度非线性建模被引量:2
2016年
考虑到光纤陀螺仪温度的混沌特性,本文提出一种基于混沌理论的光纤陀螺仪温度非线性预测模型,该模型首先运用混沌理论对光纤陀螺仪温度数据进行相空间重构,然后采用训练样本对BP神经网络进行训练,并运用训练好的BP神经网络对光纤陀螺仪温度进行预测,最后实例分析表明了,本文模型可以得到较高的光纤陀螺仪温度预测精度,而且能够完全满足实际应用的要求,可以为其他非线性系统建模与预测提供了有益的参考。
段志梅
关键词:光纤陀螺仪混沌时间序列
基于混沌理论的话务量时间序列预测研究
话务量是一种受多种因素影响的非线性时间系列,对其进行预测可以为移动运营商在今后的网络建设、优化、投资、营销策略等方面提供依据,对移动运营商而言话务量的预测是一项重要的基础工作。 本文主要对通信网络每日忙时话务量进行预测研...
段志梅
关键词:神经网络
文献传递
基于改进D-S的水电机组集成故障诊断研究被引量:3
2014年
针对常规水电机组振动故障诊断技术中易出现错判及诊断可靠性低等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。根据水电机组振动故障的频域信号,由模拟退火粒子群混合算法来处理证据理论的基本概率分配问题。再利用改进D-S理论来实现可信度分配的合理赋值,最后进行多信息的融合决策。实例表明,该方法可以在原始证据出现高度冲突以及相一致的情况下,都具有较高的诊断可信度,从而实现了对水电机组振动故障模式的有效识别。
程加堂艾莉段志梅熊燕
关键词:水电工程故障诊断信息融合水电机组
基于粒子群混合算法的风力发电机齿轮箱故障诊断被引量:5
2012年
针对传统方法在风力发电机齿轮箱故障诊断中存在精度不高的问题,引入了一种改进粒子群算法优化神经网络的方法。该算法的惯性权重可进行自适应调整,以平衡全局和局部搜索能力。同时,收缩因子可加快算法的收敛速度,以更快收敛到全局最优。仿真结果表明,该方法能较好地识别故障模式,具有一定的实用性。
程加堂段志梅艾莉
关键词:粒子群算法风力发电机齿轮箱故障诊断神经网络
量子粒子群优化算法在异步电机转子机械故障诊断中的应用被引量:5
2016年
为了提高异步电机转子机械故障诊断的准确性,引入了一种基于量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。以转子机械故障为研究对象,利用量子粒子群算法(QPSO)来优化BP网络的权、阈值参数,并最终实现了转子机械故障诊断模型的构建。仿真实例表明,基于QPSO-BP的故障诊断方法,能有效识别异步电机的转子机械故障类型,较粒子群优化BP网络算法(PSO-BP)具有更高的诊断准确率。
段志梅程加堂
关键词:量子粒子群优化算法神经网络异步电机故障诊断
基于QPSO-BP和改进D-S的水电机组振动故障诊断被引量:6
2015年
为提高水电机组振动故障诊断的准确性,提出了一种基于改进D-S证据理论融合量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。根据水电机组常见的振动故障类型,采用3个惯性权值随机调整的QPSO-BP网络分别对其进行初级诊断,并作为独立证据体应用于D-S理论的合成之中,实现了基本概率赋值的客观化。针对标准D-S无法合成高度冲突证据的缺陷,通过计算权值矩阵对其进行修正。实例分析表明,和3个初级诊断模型及标准D-S合成法相比,所提方法可以有效识别机组的振动故障,具有较高的诊断准确率。
程加堂段志梅艾莉熊燕
关键词:水电机组故障诊断
一种基于动态邻域学习的布谷鸟搜索算法
本发明公开了一种基于动态邻域学习的布谷鸟搜索算法,首先,对Levy飞行策略进行修改,将个体最优解,而不是整个种群中迄今为止所获得的最优解,作为指导搜索行为的范例以缓解早熟收敛;其次,使用不同的学习范例来更新每个个体的不同...
程加堂熊燕段志梅孙玉龙
文献传递
基于DGA的QPSO-BP模型变压器故障诊断方法研究被引量:9
2016年
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络(quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP)的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒子位置的移动,用量子非门进行变异操作,以获取BP神经网络的权、阈值优化参数,最终实现了变压器故障诊断模型的构建。对故障DGA样本的诊断实例表明,与粒子群优化BP网络(particle swarm optimized BP neural network,PSO-BP)法、BPNN法以及IEC三比值法相比,QPSO-BP算法具有更高的诊断正确率,从而实现了变压器故障模式的有效识别。
程加堂段志梅熊燕艾莉
关键词:量子粒子群算法故障诊断溶解气体分析
基于填补时段法的人机交互式排课进程被引量:4
2012年
针对目前高校排课中存在的复杂性和多样性等问题,本文对人机交互式排课中的排课条件进行分析,然后采用填补时段法(即将使用时段从可用总时段中删除)完成整个排课工作。此方法可以避开排课中的诸多因素干扰,减轻排课者排课的难度和重复性工作。该方法已经多次成功应用于排课实践过程中,其所具有的简捷性和合理行,是整合排课进程、提高教师对排课满意度的一种新型排课方式。
周艳洁张文斌段志梅
一种风电齿轮箱的故障诊断方法
本发明公开的风电齿轮箱的故障诊断方法,首先,提取风电齿轮箱的振动加速度信号,分解后建立故障集;其次,采用一种面向收缩‑扩张系数的随机调整方案来增强量子粒子群算法的鲁棒性;再次,为了进一步提高算法跳出局部最优的概率,一种重...
程加堂段志梅何静松熊燕
文献传递
共7页<1234567>
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