基于免疫记忆人工鱼群算法的局部放电超声定位方法

发布时间：2018-12-16 23:49

【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。
[Abstract]:In order to solve the problem that artificial fish swarm algorithm (AFSA) has low localization accuracy and is easy to fall into local optimal solution in partial discharge ultrasonic localization, immune regulation mechanism and immune memory characteristics are introduced into AFSA. A partial discharge ultrasonic localization method based on immune memory AFSA is proposed and compared with the basic AFSA, genetic algorithm (GA) and the immune algorithm. The simulation results show that the immune memory artificial fish swarm algorithm has the advantages of higher localization accuracy, minimum synthetic error, faster convergence speed and better localization effect than the other three intelligent algorithms.
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51567013)
【分类号】：TP18;TM855

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2383265