重庆市自然科学基金(2008BB3179)
- 作品数：3 被引量：27H指数：2
- 相关作者：谢志江刘利云程力旻孙红岩任铮更多>>
- 相关机构：重庆大学中国船舶重工集团公司第719研究所中国空气动力研究与发展中心更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 运用免疫遗传神经网络的汽轮机振动故障诊断被引量：16
- 2010年
- 提出了基于疫苗接种策略的免疫遗传神经网络(VIG-NN)算法,并将其用于汽轮机的振动故障诊断。该算法将疫苗接种、基于浓度的抗体选择、自适应交叉和变异概率引入遗传算法,不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘了强成长性抗体的寻优潜力,对全局最优解的搜索快速且有效。实践表明,与传统算法相比,VIG-NN能够更准确地模拟故障征兆与故障类型之间的非线性关系,提高了汽轮机振动故障诊断的准确率。
- 程力旻谢志江刘利云孙红岩
- 关键词：免疫遗传算法神经网络汽轮机故障诊断
- 汽轮机故障诊断的粒子群优化加权模糊聚类法被引量：10
- 2011年
- 针对模糊C-均值算法在汽轮机故障诊断中的不足,提出了粒子群优化加权模糊聚类分析的方法。首先,采用基于样本相似度的特征加权方法对样本特征及样本进行加权,以适应各种复杂分布的样本;然后,利用粒子群算法优化加权模糊聚类的特征权值和聚类目标函数,并依据聚类有效性指标自适应确定最佳聚类数及聚类结果。试验结果表明,该方法具有收敛速度快和全局收敛的特点,有效降低了汽轮机故障诊断的误分类率,诊断结果可靠。
- 陈平张钧鞠萍华任铮
- 关键词：汽轮机故障诊断模糊C-均值加权模糊聚类粒子群优化
- 基于粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断被引量：1
- 2011年
- 提出基于粒子群优化模糊聚类分析的算法,并将其用于旋转机械的振动故障诊断。该算法以模糊C-均值算法(FCM)的聚类目标函数作为粒子群的适应度函数来衡量各聚类中心的优劣,并依据聚类有效性指标自动确定最优聚类数及聚类中心,有效的结合了FCM极易陷入局部最优的缺点以及粒子群算法全局寻优的优点。实践表明,该方法提高了旋转机械故障诊断的准确率,既可正确判断单一故障,又可有效诊断复合故障,从而证明了该算法的有效性。
- 胡方霞谢志江
- 关键词：旋转机械故障诊断粒子群优化均值
