RCFOA-SVM法诊断核辐射探测器模拟电路故障

摘要：

为提高核辐射探测器模拟电路的故障诊断精度,基于果蝇优化算法(FOA)和支持向量机(SVM),探讨了反向认知果蝇优化算法(RCFOA)优化SVM的核辐射探测器模拟电路故障诊断新方法.基于小波包能量提取出模拟电路故障特征集,将反向学习策略引入FOA中,提出RCFOA方法并用于SVM参数优化,提高参数设置的合理性,以优化后的SVM作为模式识别方法对特征集进行分类,得到诊断结果.测试结果表明:RCFOA-SVM法省时、诊断精度更高、更加实用有效.

关键词：反向认知果蝇优化算法、支持向量机、故障诊断、模拟电路、核辐射探测器

所属期刊栏目：42

分类号：TL81;TP206.3(粒子探测技术、辐射探测技术与核仪器仪表)

资助基金：国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划（863计划）;国家科技重大专项

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：646-651