%0 Journal Article
%T 基于量子遗传的机械故障盲源分离方法研究
%A 李志农
%A 皮海玉
%A 肖尧先
%J 兵工学报
%P 1681-1688
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.1000-1093.2014.10.024
%X ？针对基于遗传算法的机械故障源分离(GA-BSS)方法存在的不足和量子遗传的独特优势，提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离(QGA-BSS)方法，并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明，提出的方法优于GA-BSS方法，尤其是在快速收敛性方面，避免了GA-BSS方法早熟收敛，同时也大幅度地减少了计算量。将提出的方法应用到轴承故障分离中，能很好地提纯出轴承故障特征。实验结果证明，提出的QGA-BSS方法是有效的。
%K 信息处理技术
%K 量子遗传
%K 盲源分离
%K 故障诊断
%U http://118.145.16.231/jweb_bgxb/CN/abstract/abstract1335.shtml