熊燕

作品数：10被引量：60H指数：5
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供职机构：红河学院工学院更多>>
发文主题：故障诊断PSO-BP算法水电机组振动故障诊断PSO-BP更多>>
发文领域：电气工程矿业工程动力工程及工程热物理水利工程更多>>
发文期刊：《电力系统保护与控制》《热能动力工程》《矿业安全与环保》《太阳能学报》更多>>
所获基金：云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金更多>>
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应用ACSBP算法的轴承故障诊断被引量：1
《机械传动》2017年第9期175-178,共4页程加堂 熊燕 
国家自然科学基金(51669006)
为进行轴承故障位置和损失程度的有效识别,提出一种基于自适应布谷鸟搜索算法结合BP神经网络(ACSBP)的故障诊断模型。在ACS算法中,取消了Levy飞行策略,降低了算法搜索过程的随机性。同时,步长的更新由适应度函数值决定,无需进行参数初始...
关键词：轴承 故障诊断 布谷鸟搜索 自适应 神经网络 
CQPSO-BP算法在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用被引量：11
《太阳能学报》2017年第8期2112-2116,共5页程加堂 艾莉 段志梅 熊燕 
国家自然科学基金(51669006)
为实现风电机组齿轮箱故障模式的有效识别,提出一种基于混沌量子粒子群优化BP神经网络(CQPSOBP)的故障诊断方法。在该算法中,利用混沌序列来初始化粒子的初始角位置,可提高种群的遍历性;通过引入变异操作,避免算法陷入早熟收敛,并依此来...
关键词：风电机组 齿轮箱 故障诊断 混沌量子粒子群优化算法 BP神经网络 
基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测被引量：11
《矿业安全与环保》2016年第4期38-41,共4页程加堂 艾莉 熊燕 
云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y450)
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡...
关键词：瓦斯涌出量 预测 改进量子粒子群优化算法 BP神经网络 
搜寻者优化算法在锅炉主汽压控制系统中的应用被引量：2
《热能动力工程》2016年第6期80-84,125-126,共5页程加堂 艾莉 熊燕 
云南省教育厅科学研究基金资助项目(2012Y450)
针对电厂锅炉主汽压的控制问题,提出了一种基于SOA(搜寻者算法)优化PID控制器参数的控制方法。在该算法中,以主汽压系统输出的误差绝对值时间积分性能指标作为SOA算法的适应度函数,以得到一组PID控制器的优化参数,并用于锅炉主汽压的控...
关键词：锅炉 主汽压 搜寻者优化算法 PID参数优化 
基于DGA的QPSO-BP模型变压器故障诊断方法研究被引量：10
《高压电器》2016年第2期57-61,共5页程加堂 段志梅 熊燕 艾莉 
云南省教育厅科研基金资助项目(2012Y450)~~
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...
关键词：量子粒子群算法 神经网络 变压器 故障诊断 溶解气体分析 
QAPSO-BP算法及其在水电机组振动故障诊断中的应用被引量：12
《振动与冲击》2015年第23期177-181,201,共6页程加堂 段志梅 熊燕 
云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y450)
针对水电机组振动故障耦合因素多、故障模式复杂等问题,提出了一种基于量子自适应粒子群优化BP神经网络(QAPSO-BP)的故障诊断模型。在QAPSO-BP算法中,利用量子计算中的叠加态特性和概率表达特性,增加了种群的多样性;根据各粒子的位置与...
关键词：BP神经网络 量子自适应粒子群优化算法 水电机组 振动 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
《电力系统保护与控制》2015年第19期66-71,共6页程加堂 段志梅 艾莉 熊燕 
云南省教育厅科学基金项目(2012Y450)
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...
关键词：水电机组 振动 故障诊断 量子粒子群优化BP神经网络 改进D-S证据理论 
矿井安全监测多源信息融合方法的研究被引量：3
《自动化仪表》2014年第8期65-68,共4页程加堂 华静 艾莉 熊燕 
为了提高矿井安全监测的准确性,引入了一种基于改进证据理论的多源信息融合方法。该方法根据矿井四个不同空间域的特征信息,利用粒子群优化算法来构建矿井安全的初级识别模型,再由证据理论进行信息融合,实现对安全状况的判断。同时引入...
关键词：改进证据理论 粒子群优化算法 证据可信度 信息融合 安全监测 
基于改进D-S的水电机组集成故障诊断研究被引量：3
《水力发电学报》2014年第5期216-220,共5页程加堂 艾莉 段志梅 熊燕 
云南省教育厅科学研究基金(2012Y450)
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...
关键词：水电工程 故障诊断 信息融合 改进D-S证据理论 水电机组 
基于模拟退火粒子群算法的风电场短期风速预测被引量：2
《可再生能源》2014年第4期485-488,共4页程加堂 熊燕 罗瑞 
云南省教育厅科学研究基金项目(2012Y450)
针对风电场短期风速预测存在精度较低的问题,引入了一种基于灰色模型与模拟退火粒子群优化BP神经网络(SAPSO-BP)相互嵌入而成的预测模型。该方法在SAPSO-BP网络的输入层前增加一个灰化层,在网络输出层后增加一个白化层,以改进网络的拓...
关键词：风电场 短期风速预测 灰色模型 模拟退火粒子群算法 BP网络 
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