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公开(公告)号：CN106507271A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610866897.5
申请日：2016-09-29
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: Y02D70/00 , G01H17/00 , G08C17/02 , H04W4/70 , H04W52/0225
Abstract: 本发明提供一种工业机械设备振动信号采集方法，能够降低数据采集节点功耗。所述方法包括：若数据采集节点接收到的控制指令为振动信号采集指令，则唤醒处于低功耗模式的所述数据采集节点；唤醒后的所述数据采集节点根据所述振动信号采集指令采集机械设备的振动信号；在一轮振动信号采集结束后，将采集的所述振动信号发送出去，若所述数据采集节点没有再收到振动信号采集指令，则所述数据采集节点进入低功耗模式。本发明适用于工业机械设备故障监测技术领域。
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公开(公告)号：CN107145066A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710223294.8
申请日：2017-04-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/0265
Abstract: 本发明提供一种多参数优化方法，能够加快学习效率，降低时间复杂度、空间复杂度。所述方法包括：初始化种群中每个粒子的位置和迭代次数，粒子每个维度对应一个待求解的参数；根据计算得到的每个粒子对目标函数的适应度值，更新每个粒子的历史最优位置和种群的最优位置，利用正交算法对每个粒子的历史最优位置与种群的最优位置进行正交计算，得到每个粒子的学习向量，并根据每个粒子的位置及学习向量确定下一代粒子的位置；若进行反向学习，则将每个粒子反向得到反向粒子，若反向粒子对目标函数的适应度值大于原粒子对目标函数的适应度值，则利用反向粒子替换原粒子。本发明适用于工业参数优化技术领域。
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公开(公告)号：CN107145066B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710223294.8
申请日：2017-04-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种多参数优化方法，能够加快学习效率，降低时间复杂度、空间复杂度。所述方法包括：初始化种群中每个粒子的位置和迭代次数，粒子每个维度对应一个待求解的参数；根据计算得到的每个粒子对目标函数的适应度值，更新每个粒子的历史最优位置和种群的最优位置，利用正交算法对每个粒子的历史最优位置与种群的最优位置进行正交计算，得到每个粒子的学习向量，并根据每个粒子的位置及学习向量确定下一代粒子的位置；若进行反向学习，则将每个粒子反向得到反向粒子，若反向粒子对目标函数的适应度值大于原粒子对目标函数的适应度值，则利用反向粒子替换原粒子。本发明适用于工业参数优化技术领域。
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