水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷應(yīng)用

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1、水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷應(yīng)用水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷應(yīng)用 2016/01/13 摘要:針對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)故障耦合因素多、故障模式復(fù)雜等問(wèn)題，提出了一種基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QAPSO-BP)的故障診斷模型。在QAPSO-BP算法中，利用量子計(jì)算中的疊加態(tài)特性和概率表達(dá)特性，增加了種群的多樣性;根據(jù)各粒子的位置與速度信息，實(shí)現(xiàn)慣性因子的自適應(yīng)調(diào)節(jié);為避免陷入局部最優(yōu)，在算法中加入變異操作;并以此來(lái)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化，進(jìn)而構(gòu)建了機(jī)組的振動(dòng)故障診斷模型。仿真實(shí)例表明，與粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)法和BP網(wǎng)絡(luò)法相比，該算法具有較高的診斷準(zhǔn)確度，適用于水電機(jī)組振動(dòng)故障的模

2、式識(shí)別。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法;水電機(jī)組;振動(dòng);故障診斷水電機(jī)組的振動(dòng)包含水力、機(jī)械和電磁3個(gè)方面，異常振動(dòng)可能會(huì)破壞機(jī)組的結(jié)構(gòu)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，水電機(jī)組約有80%的故障都會(huì)在振動(dòng)信號(hào)中有所反映1。因此，從水電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)入手，進(jìn)而建立相應(yīng)的模型已成為診斷機(jī)組故障的重要手段。鑒于水電機(jī)組發(fā)生振動(dòng)故障的原因復(fù)雜多樣，涉及電氣、機(jī)械以及水力等多方面的因素，且故障成因與征兆之間呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性，其故障的模式識(shí)別方法就成為研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn)2。近年來(lái)，針對(duì)水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷技術(shù)的研究，相關(guān)人員開(kāi)展了大量工作，成果顯著。如易輝等3采用基于相關(guān)向量機(jī)(elevanceVectorMach

3、ine，VM)的水電機(jī)組故障診斷方法，并根據(jù)訓(xùn)練樣本的分布情況來(lái)自動(dòng)選取決策結(jié)構(gòu)，提高了診斷的速度和準(zhǔn)確性。張孝遠(yuǎn)等4考慮到故障樣本存在著交疊區(qū)域，提出了基于粗糙集與一對(duì)一多類(lèi)支持向量機(jī)結(jié)合的診斷方法。賈嶸等5采用粒子群算法(ParticleSwarmOptimi-zation，PSO)優(yōu)化支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)的故障診斷模型，取得了較好地分類(lèi)效果。郭鵬程等6通過(guò)小波分解對(duì)水電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)波形進(jìn)行去噪提純，并建立了基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。顯然，相關(guān)研究主要側(cè)重于采用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及諸如粒子群等優(yōu)化算法用于水電機(jī)組的振動(dòng)故障診斷中，但

4、對(duì)基于量子粒子群優(yōu)化算法(QuantumParticleSwarmOptimization，QPSO)的機(jī)組振動(dòng)故障診斷技術(shù)尚未見(jiàn)報(bào)道。PSO算法是美國(guó)Kennedy和Eber-hart受鳥(niǎo)類(lèi)捕食行為的啟發(fā)，于1995年提出的一種智能優(yōu)化算法。作為一種重要的優(yōu)化工具，粒子群優(yōu)化算法已在組合優(yōu)化、系統(tǒng)辨識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用79。但是，同其它優(yōu)化算法一樣，PSO算法也表現(xiàn)出易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，這也推動(dòng)了改進(jìn)PSO算法的研究，而量子粒子群優(yōu)化算法10就是從量子力學(xué)角度提出的一種改進(jìn)模型。它認(rèn)為粒子具有量子的行為，能夠在整個(gè)可行解空間進(jìn)行搜索，故而具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，已成功應(yīng)用于風(fēng)

5、電功率預(yù)測(cè)及碳酸鹽巖流體識(shí)別等領(lǐng)域1112。因此，本文受文獻(xiàn)13的啟發(fā)，提出了一種基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QuantumAdaptiveParticleSwarmOptimizedBPNeuralNetwork，QAPSO-BP)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷模型。首先由量子自適應(yīng)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)、閾值參數(shù)，再由優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，最終實(shí)現(xiàn)了水電機(jī)組振動(dòng)故障集與征兆集之間的有效映射。1PSO算法基本原理在D維搜索空間中有m個(gè)粒子組成一個(gè)種群，其中第通過(guò)計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值，使粒子按照下式來(lái)實(shí)現(xiàn)速度和位置的更新。2量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(QAPSO)21量子編碼QAP

6、SO采用量子位的概率幅對(duì)粒子的當(dāng)前位置進(jìn)行編碼，其編碼方案為:由此可見(jiàn)，種群中每個(gè)粒子的位置xi和xi與優(yōu)化問(wèn)題的兩個(gè)解對(duì)應(yīng)起來(lái)，從而擴(kuò)展了算法的遍歷能力。22狀態(tài)評(píng)估對(duì)粒子i，由下式來(lái)估計(jì)與其它粒子的平均距離及平均速率。23參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)慣性因子的選取對(duì)算法的搜索能力影響很大。在QAPSO算法中，根據(jù)粒子的飛行軌跡差異按式(9)來(lái)自適應(yīng)調(diào)整慣性因子。在搜索初期，由式(8)可知，平均軌跡差異的進(jìn)化因子fc=1，此時(shí)=09。通過(guò)賦予一個(gè)較大值，有利于提高算法的全局尋優(yōu)能力。而在后期階段，賦予一個(gè)較小的，以增強(qiáng)算法的局部搜索能力。隨著算法搜索的進(jìn)行，按照S型函數(shù)遞減，避免了線性遞減粒子群算法不能適

7、應(yīng)非線性變化特性的缺陷，從而實(shí)現(xiàn)QAPSO算法在全局收斂與局部搜索能力之間的平衡。24變異操作為了增加種群的多樣性，克服粒子的集聚現(xiàn)象，通過(guò)所預(yù)設(shè)的變異概率，對(duì)全局最優(yōu)粒子的量子位采用量子非門(mén)進(jìn)行變異操作，以避免算法陷入局部最優(yōu)。其操作過(guò)程如下。25QAPSO-BP算法實(shí)現(xiàn)步驟QAPSO-BP算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下14:步驟1:確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。步驟2:初始化量子自適應(yīng)粒子群，包含粒子數(shù)、空間維數(shù)及最大迭代次數(shù)等，隨機(jī)生成粒子速度，根據(jù)式(3)生成粒子位置的初始編碼。步驟3:構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將各粒子位置向量所對(duì)應(yīng)的量子態(tài)0和1的概率幅表示為BP網(wǎng)絡(luò)初始連接權(quán)、閾值的解集合。步驟4:狀態(tài)

8、更新。根據(jù)式(4)(7)計(jì)算粒子的平均軌跡差異，根據(jù)式(8)、(9)調(diào)整慣性因子，根據(jù)式(1)、(2)更新粒子的速度和位置。步驟5:適應(yīng)度評(píng)估。若粒子當(dāng)前位置優(yōu)于自身所記憶的最優(yōu)位置，則更新個(gè)體最優(yōu)位置;若當(dāng)前個(gè)體歷史最優(yōu)位置優(yōu)于目前所搜索到的全局最優(yōu)位置，則替換成全局最優(yōu)位置。步驟6:變異操作，根據(jù)式(10)進(jìn)行變異操作。步驟7:循環(huán)操作。返回步驟4循環(huán)計(jì)算，若滿(mǎn)足收斂條件或所預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，則確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳參數(shù)，轉(zhuǎn)向下一步驟。步驟8:利用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水電機(jī)組進(jìn)行振動(dòng)故障診斷。3水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷31水電機(jī)組的振動(dòng)故障分析水電機(jī)組是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)力系統(tǒng)，其故障多以振動(dòng)的

9、形式表現(xiàn)出來(lái)。根據(jù)振動(dòng)的來(lái)源不同，可分為水力振動(dòng)、機(jī)械振動(dòng)和電磁振動(dòng)3大類(lèi)15。水力振動(dòng):水力振動(dòng)是由水力和機(jī)械相互作用而產(chǎn)生的，主要包含:水力不平衡、導(dǎo)葉和輪葉開(kāi)口不均、尾水管壓力脈動(dòng)、尾水管偏心渦帶、轉(zhuǎn)輪葉片的卡門(mén)渦流、轉(zhuǎn)輪葉片斷裂、間隙射流等。機(jī)械振動(dòng):機(jī)械振動(dòng)主要是由于機(jī)組本身結(jié)構(gòu)性缺陷、或在運(yùn)行過(guò)程中機(jī)組部件受損而產(chǎn)生的。主要有:轉(zhuǎn)動(dòng)部分質(zhì)量不平衡、軸線不對(duì)中、動(dòng)靜碰磨、軸承瓦間隙大、導(dǎo)軸承缺陷、聯(lián)結(jié)螺絲松動(dòng)等。電磁振動(dòng):電磁振動(dòng)是由磁通密度分布不均以及磁拉力不平衡等原因產(chǎn)生的。主要包含:繞組匝間短路、定轉(zhuǎn)子間氣隙不勻、轉(zhuǎn)子不圓、定子鐵芯松動(dòng)、負(fù)載不平衡等。然而，以上3類(lèi)振動(dòng)因素又相

10、互作用。比如，當(dāng)水電機(jī)組受水力因素的影響而導(dǎo)致轉(zhuǎn)動(dòng)部分振動(dòng)時(shí)，會(huì)造成定轉(zhuǎn)子間氣隙不均勻，進(jìn)而產(chǎn)生不對(duì)稱(chēng)磁拉力，反過(guò)來(lái)又將阻尼或加劇機(jī)組轉(zhuǎn)動(dòng)部分的振動(dòng)。由此可見(jiàn)，水電機(jī)組振動(dòng)是水力、機(jī)械、電磁共同作用的結(jié)果，且多為多故障并發(fā)，致使機(jī)組振動(dòng)信號(hào)具有高度的非線性。而量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，既具有量子計(jì)算的高度并行性?xún)?yōu)勢(shì)，又保留了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，可有效應(yīng)用于水電機(jī)組的振動(dòng)故障診斷中。此外，由于水電機(jī)組振動(dòng)的振頻既有引起設(shè)備振動(dòng)的中低頻，又有因水力因素所產(chǎn)生的渦帶振動(dòng)等壓力脈動(dòng)頻率，故而機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的頻率范圍較廣。鑒于水電機(jī)組的振動(dòng)故障類(lèi)別與一定的頻率成分相對(duì)應(yīng)，如不平衡故障的一

11、階轉(zhuǎn)頻能量較大、而不對(duì)中故障主要對(duì)應(yīng)于二階轉(zhuǎn)頻能量等。因此，可通過(guò)頻譜分析來(lái)提取機(jī)組故障數(shù)據(jù)的頻率特征。同時(shí)，由于傳統(tǒng)的頻譜分析方法無(wú)法對(duì)水電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的分析和處理，故采用小波分析進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)的降噪處理，以去除噪聲信號(hào)所在的頻段，并對(duì)降噪后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，最終提取出機(jī)組振動(dòng)故障的特征參數(shù)。32應(yīng)用實(shí)例一以貴州索風(fēng)營(yíng)水電廠機(jī)組故障數(shù)據(jù)16為例進(jìn)行驗(yàn)證分析。鑒于頻譜分析能夠很好地揭示機(jī)組振動(dòng)故障的特征，以對(duì)不同的振動(dòng)故障加以區(qū)分。而變工況試驗(yàn)一般是進(jìn)行定水頭、變轉(zhuǎn)速試驗(yàn)，根據(jù)轉(zhuǎn)速的不同來(lái)選取不同的工況點(diǎn)，進(jìn)而確定水力、機(jī)械、電磁3類(lèi)振源的影響大小17。因此，這兩種方法在水電機(jī)組的振

12、動(dòng)故障診斷中較常采用。本文選取水電機(jī)組振動(dòng)頻譜和變工況試驗(yàn)中的9個(gè)特征向量:01802f0、1/61/2f0、1f0、2f0、3f0(f0為基頻)、50Hz或100Hz頻率、振動(dòng)與轉(zhuǎn)速關(guān)系、振動(dòng)與負(fù)荷的關(guān)系以及振動(dòng)與勵(lì)磁電流的關(guān)系為量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，分別用I1I9表示。對(duì)應(yīng)的5種故障類(lèi)型:轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、動(dòng)靜碰摩、尾水管偏心渦帶和磁極不均勻作為QAPSO-BP模型的輸出參數(shù)，并依次用向量001、010、011、100及101分別表示，其樣本數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。其中樣本13為轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障，46為轉(zhuǎn)子不平衡故障，78為動(dòng)靜碰摩故障，911為尾水管偏心渦帶故障，余下2個(gè)樣

13、本為磁極不均勻故障。選擇樣本3、6、10為算法的測(cè)試數(shù)據(jù)，其余的為訓(xùn)練樣本。在利用QAPSO-BP算法進(jìn)行故障診斷時(shí)，主要參數(shù)設(shè)置為:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)9123，種群規(guī)模20，迭代次數(shù)30，加速因子c1=c2=2，變異概率pm=005。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，得出QAPSO-BP和PSO-BP算法的最佳適應(yīng)度函數(shù)及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線分別見(jiàn)圖1和圖2。從圖1可知，QAPSO算法在迭代8次左右時(shí)，已搜索到全局最優(yōu)解，遠(yuǎn)小于PSO算法的29次，尋優(yōu)速度較快。同時(shí)，由于適應(yīng)度函數(shù)選取為網(wǎng)絡(luò)輸出均方誤差的倒數(shù)，適應(yīng)度值越大說(shuō)明輸出誤差越小。而QAP-SO算法的最大適應(yīng)度值約為175，高出PSO的591%。對(duì)于圖2，QAPSO

14、-BP算法在經(jīng)過(guò)8次優(yōu)化后，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差即達(dá)到了設(shè)定的目標(biāo)值105，而PSO-BP算法需要34次才實(shí)現(xiàn)。綜合以上可見(jiàn)，無(wú)論是在收斂精度還是收斂速度方面，QAPSO算法都比PSO有著較大的提高。這是因?yàn)镼APSO算法通過(guò)將量子計(jì)算與PSO融合，提高了種群的遍歷性;引入慣性因子自適應(yīng)調(diào)整及變異操作，可以使粒子跳出局部極值點(diǎn)，從而提高了算法的全局尋優(yōu)能力及優(yōu)化效率。將訓(xùn)練好的QAPSO-BP模型對(duì)3組測(cè)試樣本進(jìn)行故障診斷，并與PSO-BP算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行比較，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2。顯然，根據(jù)所預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)輸出向量，QAPSO-BP算法及PSO-BP算法的診斷結(jié)果完全正確，而B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)誤將不平衡故障

15、定位為不對(duì)中故障。同時(shí)，經(jīng)計(jì)算可知，對(duì)于QAPSO-BP算法，其輸出結(jié)果的平均絕對(duì)誤差為105%，低于PSO-BP算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相應(yīng)值254%與217%。由此可見(jiàn)，基于QAPSO-BP的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷算法，其診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性較高。33應(yīng)用實(shí)例二為了進(jìn)一步驗(yàn)證該算法在水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中的優(yōu)勢(shì)，采用文獻(xiàn)18數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。該文獻(xiàn)以振動(dòng)信號(hào)頻譜分量的幅值作為特征向量，對(duì)應(yīng)故障分為不對(duì)中、不平衡和渦帶偏心3種，其樣本數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。利用前12組數(shù)據(jù)對(duì)QAPSO-BP模型進(jìn)行訓(xùn)練，并定義網(wǎng)絡(luò)輸出:001、010和100與3種故障對(duì)應(yīng)。在這里，同樣采用應(yīng)用實(shí)例一中的3種算法進(jìn)行診斷結(jié)果的對(duì)比，則

16、對(duì)后3組測(cè)試樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出見(jiàn)表4。可見(jiàn)，盡管表4中3種算法的診斷結(jié)果與機(jī)組振動(dòng)故障的實(shí)際類(lèi)型一致，但是QAPSO-BP模型的輸出結(jié)果更接近于所定義的網(wǎng)絡(luò)輸出值，其平均絕對(duì)誤差僅為234%，明顯低于另2種算法的430%和838%，從而說(shuō)明了基于QAPSO-BP算法的機(jī)組振動(dòng)故障診斷結(jié)果具有一定的普遍性。4結(jié)論(1)針對(duì)粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，將量子計(jì)算和PSO結(jié)合起來(lái)，組成量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法。采用量子位概率幅的編碼機(jī)制，擴(kuò)展了解空間的遍歷性。根據(jù)種群中各粒子的位置與速度信息，對(duì)慣性因子進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了QAPSO算法在全局收斂與局部搜索能力之間的平衡。為了便于搜索最優(yōu)解，用

17、量子非門(mén)進(jìn)行變異操作，提高了種群的多樣性。(2)利用QAPSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)、閾值參數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建了水電機(jī)組的振動(dòng)故障診斷模型，并通過(guò)兩個(gè)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，QAPSO-BP算法具有較佳的全局尋優(yōu)能力及優(yōu)化效率，能夠較好地?cái)M合機(jī)組征兆域與故障域之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系，適用于水電機(jī)組的振動(dòng)故障診斷。參考文獻(xiàn)1張彼德，田源，鄒江平，等基于Choquet模糊積分的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J振動(dòng)與沖擊，2013，32(12):6166ZHANGBi-de，TIANYuan，ZOUJiang-ping，etalVibrationfaultdiagnosisofaHydro-generati

18、ngunitbasedonchoquetfuzzyintegrationJJournalofVibrationandShock，2013，32(12):61662ZhangXiao-yuan，ZhouJian-zhong，GuoJun，etalVibrantfaultdiagnosisforhydroelectricgeneratorunitswithanewcombinationofroughsetsandsupportvectormachineJExpertSystemsWithApplications，2012，39(3):262126283易輝，梅磊，李麗娟，等基于多分類(lèi)相關(guān)向量機(jī)的水

19、電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34(17):28432850YIHui，MEILei，LILi-juan，etalVibrationfaultdiagnosisforhydroelectricgeneratingunitsusingthemulti-classrelevancevectormachineJProceedingsoftheCSEE，2014，34(17):284328504張孝遠(yuǎn)，周建中，王常青，等考慮樣本交疊的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012，40(3):814ZHANGXiao-yuan，ZHOUJian-zhong，WANGChang-q

20、ing，etalVibrantfaultdiagnosisforhydroelectricgeneratorunitconsideringoverlappingfaultpatternsJPowerSystemProtectionandControl，2012，40(3):8145賈嶸，洪剛，武樺，等基于IPSO優(yōu)化LSSVM的水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J水利學(xué)報(bào)，2011，42(3):373378JIAong，HONGGang，WUHua，etalVibrationfaultdiagnosisofhydroelectricgeneratingunitbyLeastSquaresSupportV

21、ectorMachinebasedonImprovedParticleSwarmOptimizationJShuiliXuebao，2011，42(3):3733786郭鵬程，孫龍剛，李輝，等基于多重分形譜和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷研究J水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2014，33(3):299305GUOPeng-cheng，SUNLong-gang，LIHui，etalVibrationfaultdiagnosisofhydropowerunitbasedonmulti-fractalspectrumandimprovedBPneuralnetworkJJournalofHydroelect

22、ricEngineering，2014，33(3):2993057李鑫，王少萍基于卡箍?jī)?yōu)化布局的飛機(jī)液壓管路減振分析J振動(dòng)與沖擊，2013，32(1):1420LIXin，WANGShao-pingVibrationcontrolanalysisforhydraulicpipelinesinanaircraftbasedonoptimizedclamplayoutJJournalofVibrationandShock，2013，32(1):14208張海鵬，韓端鋒，郭春雨改進(jìn)PSO訓(xùn)練的BPNN方法的艦船主尺度建模J哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，33(7):806810ZHANGHai-pen

23、g，HANDuan-feng，GUOChun-yuModelingoftheprincipaldimensionsoflargevesselsbasedonaBPNNtrainedbyanimprovedPSOJJournalofHarbinEngineeringUniversity，2012，33(7):8068109張曉輝，董興華含風(fēng)電場(chǎng)多目標(biāo)低碳電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究J電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(1):2431ZHANGXiao-hui，DONGXing-huaesearchonmulti-objectiveschedulingforlow-carbonpowersystemwithwi

24、ndfarmsJPowerSystemTechnology，2013，37(1):243110LinLiang-kui，XuHui，XuDan，etalQPSO-basedalgorithmofCSOjointinfraredsuper-resolutionandtrajectoryestimationJJournalofSystemsEngineeringandElectronics，2011，22(3):40541111陳道君，龔慶武，金朝意，等基于自適應(yīng)擾動(dòng)量子粒子群算法參數(shù)優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)J電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(4):974980CHENDao-jun，GONG

25、Qing-wu，JINZhao-yi，etalShort-termwindpowerpredictionbasedonsupportvectorregressionmachineoptimizedbyadaptivedisturbancequantum-behavedparticleswarmoptimizationJPowerSystemTechnology，2013，37(4):97498012劉立峰，孫贊東，韓劍發(fā)，等量子粒子群模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳酸鹽巖流體識(shí)別方法研究J地球物理學(xué)報(bào)，2014，57(3):9911000LIULi-feng，SUNZan-dong，HANJian-fa，eta

26、lAcarbonatefluididentificationmethodbasedonquantumparticleswarmfuzzyneuralnetworkJChineseJournalofGeophysics，2014，57(3):991100013郭通，蘭巨龍，李玉峰，等基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)J電子與信息學(xué)報(bào)，2013，35(9):22202226GUOTong，LANJu-long，LIYu-feng，etalNetworktrafficpredictionwithradialbasisfunctionneuralnetworkbasedonqua

27、ntumadaptiveparticleswarmoptimizationJJournalofElectronicsInformationTechnology，2013，35(9):2220222614陳義雄，梁昔明，黃亞飛基于佳點(diǎn)集構(gòu)造的改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法J中南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2013，44(4):14091414CHENYi-xiong，LIANGXi-ming，HUANGYa-feiImprovedquantumparticleswarmoptimizationbasedongood-pointsetJJournalofCentralSouthUniversity:Scienc

28、eandTechnology，2013，44(4):1409141415盧娜，肖志懷，符向前基于蟻群初始化小波網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2014，33(2):251258LUNa，XIAOZhi-huai，F(xiàn)UXiang-qianVibrationfaultdiagnosisofhydroelectricgeneratingunitbasedonACO-initializedwaveletnetworkJJournalofHydroelectricEngineering，2014，33(2):25125816李超順，周建中，肖劍，等基于引力搜索核聚類(lèi)算法的水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷J

29、中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2013，33(2):98104LIChao-shun，ZHOUJian-zhong，XIAOJian，etalVibrationfaultdiagnosisofhydroelectricgeneratingunitusinggravitationalsearchbasedkernelclusteringmethodJProceedingsoftheCSEE，2013，33(2):9810417肖劍，周建中，張孝遠(yuǎn)，等基于Levy-ABC優(yōu)化SVM的水電機(jī)組故障診斷方法J振動(dòng)、測(cè)試與診斷，2013，33(5):839844XIAOJian，ZHOUJian-zhong，ZHA

30、NGXiao-yuan，etalFaultdiagnosisforHydroelectricGeneratorUnitBasedonLevyFlight-ArtificialBeeColonyandSupportVectorMachineJJournalofVibration，MeasurementDiagnosis，2013，33(5):83984418盧娜，肖志懷，曾洪濤，等基于徑向基多小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電機(jī)組故障診斷J武漢大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版，2014，47(3):388393LUNa，XIAOZhi-huai，ZENGHong-tao，etalFaultdiagnosisofhydro-turbinegeneratingunitbasedonradialbasismultiwaveletJEngineeringJournalofWuhanUniversity，2014，47(3):388393