基于粒子群优化粒子滤波和CUDA加速的故障诊断方法

作     者：曹洁 李钊 王进花 余萍 Cao Jie;Li Zhao;Wang Jinhua;Yu Ping

作者机构：兰州理工大学电气工程和信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省制造业信息化工程研究中心甘肃兰州730050 

基　　金：国家自然科学基金项目(61763028) 甘肃省自然科学基金项目(1506RJZA105) 甘肃省工业过程先进控制重点实验室开放课题(XJK201805) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2020年第37卷第4期

页      码：240-246,251页

摘      要：在非线性系统中,粒子滤波需要大量粒子才能保证状态估计的准确度,这降低了算法的实时性,导致故障诊断的准确率和实时性不佳。针对该问题,提出基于GPU平台的粒子群优化粒子滤波(PSOPF)并行算法。通过分析PSOPF算法的并行性,设计并实现一种基于CUDA并行计算架构的PSOPF并行算法,利用大量的GPU线程对算法进行加速。为解决拒绝重采样对GPU全局内存的非合并访问带来的执行效率低问题,通过改进拒绝重采样并行算法,使线程束中的线程对同一内存区段中的粒子进行重采样,提高了其执行效率。通过对风力机组变桨距系统故障诊断验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法可满足故障诊断准确率和实时性的要求。

主 题 词：GPU 粒子滤波 粒子群优化 重采样 变桨距系统 故障诊断 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2020.04.039

馆 藏 号：203901414...