| 基于免疫记忆人工鱼群算法的局部放电超声定位方法 |
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| 引用本文： | 李振浩,李英娜,张长胜,李川. 基于免疫记忆人工鱼群算法的局部放电超声定位方法[J]. 传感器与微系统, 2017, 36(3). DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)03-0073-03 |
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| 作者姓名： | 李振浩 李英娜 张长胜 李川 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明,650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对人工鱼群算法(AFSA)在局部放电超声定位中存在定位精度较低,容易陷入局部最优解的问题,在AFSA中引入免疫调节机制和免疫记忆特性,提出一种基于免疫记忆AFSA的局部放电超声定位方法,并将其定位效果与基本AFSA、遗传算法(GA)和免疫算法进行对比.算例仿真表明:免疫记忆人工鱼群算法的定位精度更高、综合误差最小、收敛速度更快,定位效果都优于其它三种智能算法.
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| 关 键 词： | 局部放电 超声定位 免疫记忆 人工鱼群算法(AFSA) 遗传算法(GA) 免疫算法 智能算法 |
Ultrasonic localization method of partial discharge based on immune memory AFSA algorithm |
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| LI Zhen-hao,LI Ying-na,ZHANG Chang-sheng,LI Chuan. Ultrasonic localization method of partial discharge based on immune memory AFSA algorithm[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2017, 36(3). DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)03-0073-03 |
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| Authors: | LI Zhen-hao LI Ying-na ZHANG Chang-sheng LI Chuan |
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| Abstract: | Aiming at problem of lower positioning precision and easy to fall into local optimal solution of artificial fish swarm algorithm (AFSA)in partial discharge ultrasound positioning,introduce mechanisms of immune regulation and immune memory characteristics into AFSA,propose a partial discharge ultrasonic positioning method based on immune memory AFSA positioning is compared with basic AFSA,genetic algorithm(GA)and immune algorithm. Simulation example shows that immune memory AFSA has higher positioning precision, minimum comprehensive error,faster convergence speed,better positioning effect than the other three intelligent algorithms. |
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| Keywords: | partial discharge ultrasonic localization immune memory artificial fish swarm algorithm(AFSA) genetic algorithm(GA) immune algorithm intelligent algorithm |
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