国家自然科学基金(50705073)
- 作品数：10 被引量：175H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 记忆克隆分类及其在齿轮箱故障识别中的应用被引量：1
- 2009年
- 为了高效地挖掘分类模型,提出了一种基于抗体克隆选择学说和免疫记忆理论的有监督分类算法MCIC。采用模糊C均值聚类产生的初始抗体和样本特征维的信息熵权重为算法提供了先验知识;在抗体种群进行全局搜索的基础上,设计了动态记忆单元局部搜索算子,用以加快抗体亲和力成熟速度;最终,根据最近邻原则实现了未知样本的类属划分,并采用美国加州大学标准数据集中的4个数据集分类和齿轮箱故障识别问题进行了仿真实验。研究结果表明,与CLOALG算法相比,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且获得了更高分类准确率。
- 李刚庄健侯洪宁于德弘
- 关键词：人工免疫系统有监督学习数据分类
- 工业机器人的最优时间与最优能量轨迹规划被引量：140
- 2010年
- 提出一种工业机器人的最优轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由机器人关节空间中一系列的关键点构成,关键点两两之间通过三次多项式曲线进行连接。通过使用加权系数法定义代价函数,从而使机器人运动过程中的总动作时间和消耗能量在某种程度上达到综合最优,同时考虑关节速度、加速度、二次加速度以及力或力矩等约束条件。在代价函数的设计中,采用一种新颖的罚函数排序形式来处理约束问题。提出基因环境双演化免疫克隆算法对所定义的代价函数进行优化。以上策略的采用,使算法具备一定的学习能力,增强算法的全局搜索能力,从而提高解的质量和算法效率。对斯坦福机器人的仿真结果表明了本文方法与现有方法相比,具有更高的搜索效率,能得到性能更良好的解。
- 徐海黎解祥荣庄健王孙安
- 关键词：工业机器人
- 迭代可调节网络聚类及其在故障诊断中的应用被引量：1
- 2010年
- 针对常用聚类算法对复杂分布数据难以有效聚类的问题,把网络分析技术与基于代价函数最优的聚类技术相结合,提出一种新颖的迭代可调节网络聚类算法。该算法采用网络的思想建立样本空间模型,把数据聚类问题转化为基于节点生长连接的网络分析问题;并设计了可调节的节点间相似关系测度和相应的聚类准则来构建节点间邻域搜索及节点生长操作;通过改变调节系数来实现网络节点间连接关系的整体调节。新算法能够在无需预先设定簇数目的情况下,自动获得簇的数目和样本数据的分布位置。采用4组不同样本分布的人工数据集聚类和往复压缩机气阀泄漏故障诊断试验,对比测试了新算法与K均值算法(KM)的性能,结果表明迭代可调节网络聚类算法可实现对复杂分布的流形数据聚类,在准确率及自动处理程度性能指标上明显优于常用的KM算法。
- 李刚庄健侯洪宁于德弘
- 关键词：数据聚类网络分析
- 采用小世界免疫克隆算子的频率域图像配准被引量：3
- 2009年
- 为满足智能寻位加工中对零件图像配准速度和配准精度的高要求,提出了一种采用伪极快速傅里叶变换(PPFFT)和小世界-克隆选择算法(SWCSA)的图像配准方法(PPFFT-SWCSA).首先对图像进行伪极快速傅里叶变换,然后利用变换后获取的频谱特征信息设计优化算法的代价函数,最后采用SWCSA算法得到2幅图像间的配准参数.采用PPFFT降低了运算复杂性,提高了运算速度;采用SWCSA算法,克服了图像配准中常用的相位相关法无法检测到图像间较小偏移量的缺点.实验结果表明,PPFFT-SWCSA方法的配准角度精度可以达到空间0.2°,在对图幅为256×256像素的图像配准实验中,PPFFT-SWCSA方法的配准速度比基于离散极坐标傅里叶变换和相位相关法的配准速度快2倍.
- 徐海黎花国然庄健王孙安
- 关键词：图像配准克隆选择小世界
- 一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法被引量：11
- 2010年
- 针对数据维数高、非线性且从高维观测空间分析数据模式困难的问题,将改进的流形学习算法引入到数据聚类中,提出了一种结合自适应局部线性嵌入和递归调用规范切融合的新方法.采用自适应局部线性嵌入对原始数据进行非线性降维,应用递归调用规范切对低维空间数据进行聚类,通过对3组UCI标准测试数据集的仿真实验表明,新方法能够将高维数据有效地映射到低维本质空间,克服了传统方法对数据集结构的依赖性,从而显著提高了谱聚类算法分类的准确性和稳定性.同时,对于田纳西-伊斯曼过程的数据实验,表明了该方法对故障模式识别的可行性和有效性.
- 张育林庄健王娜王孙安
- 关键词：局部线性嵌入谱聚类故障诊断
- A Genetic Algorithm Based Clustering Using Geodesic Distance Measure
- Aim at the problem that classical Euclidean distance metric cannot generate a appropriate partition for data l...
- Gang Li
- 流形学习在机械故障诊断中的应用研究被引量：6
- 2012年
- 本文针对信号采集系统的特性对流形学习方法性能的影响尚不明确这一问题,采用理论分析和模拟实验的方法,研究了信号采样系统的非线性、零点漂移等特性对流形学习算法性能的影响.结果表明,当信号采样系统的特性保持相对稳定时,流形学习方法可以在一定程度上容忍系统存在的非线性和零点漂移效应.为了使流形学习算法达到较好的效果,在数据的搜集和预处理过程中,应使得数据容易重构到一个高维空间中且它们之间的相似性易于度量.从而,本文的研究结果为流形学习方法在机械故障诊断中的应用提供了一定的理论基础.
- 王冠伟张春霞庄健于德弘
- 关键词：故障诊断流形学习ISOMAP算法
- 基于改进的免疫克隆算法的PID参数优化被引量：3
- 2009年
- 依据PID控制器的控制原理,结合人工免疫算法和克隆选择原则,提出了一种新的基于周期变异的免疫克隆算法,并基于此算法在线优化PID控制参数,仿真结果表明控制输出能快速平稳地跟随期望输出值,系统响应可以获得良好的实时性、稳定性和较高的控制精度。
- 黄宝娟庄健于德弘
- 关键词：PID控制器免疫克隆算法参数优化
- 基于周期性变异的遗传算法的研究被引量：3
- 2009年
- 为了克服早熟现象,同时减小计算量,提出了一种周期性变异遗传算法(A Cycle Mutation Genetic Algorithm,CMGA),并通过改进CMGA的选择算子,获得了一种新的遗传算法(An Improved Cycle Mutation Genetic Algorithm,ICM-GA)。通过对比测试实验表明该算法在勘探能力、稳定性和计算速度上都具有明显的优势,并具有对种群的初始分布不敏感的特性。
- 黄宝娟庄健于德弘
- 关键词：遗传算法选择算子
- 往复压缩机气阀早期故障的双演化遗传聚类检测被引量：3
- 2010年
- 针对往复压缩机气阀早期故障的检测数据分布复杂,常规方法难以有效检测的问题,提出一种双演化遗传聚类检测算法。该算法引入测地线距离作为数据间关系测度,并将个体编码为代表各类别的典型样本序号的排列。基于生物进化系统的中自组织、自学习及自适应等复杂性,设计了相应的幂律选择算子、双演化交叉算子和种群的自适应更新策略来完成故障数据的聚类检测。将该算法用于两级往复压缩机气阀早期故障检测,试验结果表明,双演化遗传聚类算法。在对气阀早期故障的识别率上明显优于常用的K均值算法和遗传聚类算法,可应用到具有复杂数据分布的机电系统故障检测。
- 李刚庄健侯洪宁于德弘
- 关键词：往复压缩机故障检测遗传算法测地线距离
