适用于核动力设备故障诊断的改进粒子群优化算法
来源：动力工程学报杂志2017年第10期北京时间：
作者：刘锐, 李铁萍, 周国强, 田欣鹭,
摘要：提出一种基于改进粒子群优化（IPSO）算法的核动力设备故障诊断方法.利用已知核动力设备故障征兆集合，选用概率因果模型求解具有最大后验概率的故障集合；在传统粒子群优化（PSO）算法的基础上，利用佳点集原理对PSO算法进行初始化，优化了粒子群的初始化范围；借助自适应调整的惯性权重法，避免PSO算法未成熟收敛，加快了收敛速度.最后通过算例证明该方法的有效性.结果表明：基于改进粒子群优化算法的概率因果模型不受故障样本的限制，具有较好的通用性，且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.
关键词：核动力设备,故障诊断,粒子群优化算法,佳点集,
