基于蚁群算法的故障识别

• 作者: 孙京诰 李秋艳 杨欣斌 黄道
• 来源期刊: 华东理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 近邻准则 故障诊断 故障识别
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 194-198
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2004.02.016

摘要

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法.该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题.将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学工业自动化国家工程中心分部	98	1121	21.0	29.0
2	孙京诰	华东理工大学工业自动化国家工程中心分部	26	275	7.0	16.0
3	杨欣斌	华东理工大学工业自动化国家工程中心分部	5	209	5.0	5.0
4	李秋艳		1	50	1.0	1.0