作者：陈志敏,薄煜明,吴盘龙,田梦楚,黎绍鑫,赵文科 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2012年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2012020340 DOC编号：DOCJSJY2012020349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高，容易陷入局部最优，难以满足电厂温控系统故障诊断的需求，提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式，并且完善了粒子速度的更新策略，对优势速度赋有较小概率的变异，提高了粒子的寻优能力，同时随机初始化劣势速度，保证了样本的多样性。实验结果表明，与PSO-PF相比，NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性，可以有效地应用于温控系统故障的诊断。

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