王久崇
- 作品数：8 被引量：37H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于UML的航电设备故障诊断与预测系统设计被引量：2
- 2013年
- 由于面向过程的传统程序设计方法的缺点,采用具有面向对象技术的统一建模语言(UML)进行航空电子设备的故障诊断与预测系统设计;根据电子设备的特性,在分析了本系统需求的基础上,建立了该系统的UML模型,设计并开发了此航空电子设备的故障诊断与预测系统软件;利用软件性能测试调试过程中,某航空电子设备电源的+5V输出电压数据序列状态趋势预测结果,说明了该系统的有效性。
- 王久崇樊晓光毋建平
- 关键词：航空电子面向对象统一建模语言
- 改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合被引量：10
- 2015年
- 针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题,首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化(normalized particle swarm optimization,NPSO)算法,NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性,其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法,且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次,结合狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)中的游走行为,在二分粒子群优化(dichotomy particle swarm optimization,DPSO)算法的基础上,通过对二分粒子赋予不同的探索方向,提出了一种WPA-DPSO算法,WPA-DPSO算法具有3层寻优的功能,不仅有效加强了粒子的搜索范围,避免了算法陷入局部最优解,而且有效提高了DPSO算法的收敛速度、优化精度、稳定性和有效性。在NPSO算法和WPA-DPSO算法的基础上,提出了一种混合型PSO算法(WPA-NDPSO),从而有效克服了PSO算法早熟收敛、搜索范围不大、容易收敛到局部极值、计算量大等问题。均匀线阵方向图综合实验表明:WPA-NDPSO算法不仅具有较优的收敛速度和优化精度,而且具有较强的稳定性和较高的有效性。
- 禚真福杨永建樊晓光王晟达南建国王久崇
- 关键词：粒子群优化算法归一化方向图综合
- 基于面向对象的故障预测推理系统设计被引量：1
- 2012年
- 针对故障预测中数据量大,功能结构复杂等现象,设计了一个故障预测推理系统;该系统采用面向对象技术的模块化思想,分析了航空综合数据采集器工作机理,将传统的知识库与推理机作为一个整体进行研究,运用多线程并行处理流程,建立了基于面向对象技术的故障预测推理系统模型;该系统具有较好的可修改性和可扩展性,鲁棒性强,响应速度快等特点。
- 魏培智闫杰王久崇毋建平
- 关键词：故障预测面向对象多线程
- 基于密度和距离积的聚类中心选取方法被引量：5
- 2013年
- 针对传统K-均值聚类算法初始聚类中心和聚类数目确定困难的问题,提出了基于密度统计法和最大距离乘积法的聚类中心选取方法。该方法通过对样本空间网格化,选出局部包含样本最多的网格,并对这些局部最优网格内的样本点进行ε邻域密度统计,然后取邻域密度最大且相距最远的两个样本点为聚类中心进行一次聚类。计算每个样本点到各个聚类中心的距离的积,取距离积最大的样本点为下一个聚类中心,并以此循环聚类。仿真实验表明,该方法在聚类精度上具有明显优势。
- 樊晓光路钊王久崇李国栋谢朝政
- 关键词：K-均值聚类算法聚类中心
- 改进的故障树模糊诊断方法及其应用被引量：8
- 2012年
- 针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。
- 王久崇樊晓光万明褚文奎
- 关键词：故障诊断模糊诊断
- 融入模糊推理的新型故障树诊断方法被引量：4
- 2016年
- 在以预防为主、准确、高效武器装备故障诊断的指导思想下,针对故障树诊断法固有的优缺点属性,将产生式规则和模糊理论引入故障树中,设计了故障树的确定性诊断和不确定性推理的故障诊断推理方法,将模糊故障机理以"故障树"的方式进行表达,使故障树诊断从确定性诊断领域扩展到模糊诊断领域,并构建了相应诊断算法流程;通过仿真对比,说明了该故障诊断推理方法的正确性,同时还证明了该方法具备快速性、准确性,以及处理模糊故障机理问题的能力。
- 王久崇位占杰
- 关键词：故障诊断故障树产生式规则
- 基于进化理论的故障模式判别算法
- 2013年
- 基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上,建立了航空电子系统的故障模式判别模型,提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators,OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中的组合寻优方法,并进行了一定的改进。该方法能有效避免局部极小,较好地处理离散变量的组合优化问题,有利于提高解的精度和收敛速度。以某型机载综合数据采集器的电源模块为平台进行实验仿真,结果证明了本文算法的正确性和优越性。
- 王久崇樊晓光褚文奎丛伟李建勋
- 关键词：航空电子粒子群优化
- 改进的蜂群LS-SVM故障预测被引量：7
- 2013年
- 为了提高基于最小二乘支持向量机的故障预测精准度,提出了AFS-ABC算法,用于组合优化LS-SVM的规则化参数C和宽度参数σ。该算法将鱼群算法AFS简化模型中人工鱼的寻优更新方法引入到蜂群算法中,以互补优势、互克不足。通过100维Ackley函数验证了该算法在优化精度和搜索速度上较AFS算法与ABC算法的优越性,并以某航空电子系统电源模块记录电压数据序列的前40个作为LS-SVM模型的训练集,后15个作为测试集,利用MAT-LAB的LS-SVM工具箱进行状态预测仿真。结果表明,AFS-ABC算法较好地改善了LS-SVM的预测精度,同时解决了局部极值和寻优结果精度低的问题。
- 王久崇樊晓光盛晟黄雷
- 关键词：故障预测最小二乘支持向量机蜂群算法鱼群算法
