【摘 要】
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针对复杂大型设备故障诊断准确率低的问题,提出一种改进阴性选择算法的故障诊断方法。在改进可变半径实值阴性选择算法(V-detector)中,训练开始阶段通过蒙特卡罗算法寻找半径尽
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(20121079),太原科技大学博士科研启动基金(20132021)
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针对复杂大型设备故障诊断准确率低的问题,提出一种改进阴性选择算法的故障诊断方法。在改进可变半径实值阴性选择算法(V-detector)中,训练开始阶段通过蒙特卡罗算法寻找半径尽可能大的检测器,然后引入覆盖阈值,通过阈值判定减少了无效检测器的产生,提高了算法的检测率。由于V-detector算法只能识别自我和非我,建立了免疫聚类的故障诊断模型,并将改进V-detector免疫聚类故障诊断模型应用于齿轮故障诊断中。实验结果表明:改进的V-detector算法可以有效的避免了检测器重复覆盖造成检测器数目的增加,
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