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基于混合粒子群优化算法的故障特征选择
引用本文:李虹,XIONG Shi-bo.基于混合粒子群优化算法的故障特征选择[J].系统仿真学报,2008,20(15).
作者姓名:李虹  XIONG Shi-bo
作者单位:太原理工大学机械电子工程研究所,山西,太原,030024;太原科技大学电子信息工程学院,山西,太原,030024
基金项目:国家自然科学基金,山西省自然科学基金
摘    要:通过将遗传算法和粒子群优化算法相结合,提出了混合粒子群优化算法(HPSO),用于机械故障特征选择问题.此方法在对粒子进行优化的同时选择部分优良的粒子进行遗传交叉和变异操作,增强了算法跳出局部极值的能力.某导弹运输车减速器齿轮故障特征选择试验结果表明HPSO可以快速、有效地求得优化特征集,其性能优于PSO和GA.

关 键 词:特征集  特征选择  混合粒子群优化算法  遗传算法

Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm for Fault Feature Selection
LI Hong,XIONG Shi-bo.Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm for Fault Feature Selection[J].Journal of System Simulation,2008,20(15).
Authors:LI Hong  XIONG Shi-bo
Abstract:
Keywords:
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