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摘要:
针对传统的故障诊断模型无法跟踪故障的动态变化问题,提出了故障诊断模型自动更新的概念,建立了一种基于异常点检测的人工免疫故障诊断模型自动更新算法.该算法以人工免疫算法为基础,通过引入异常点检测、故障类别使用感知器、增量式单粒子浓度算法感知器来感知故障特征数据的动态变化,并设计了新故障类型的插入、故障抗体删除和特征中心的修订等操作,实现了故障诊断模型的自动更新.实验仿真及应用结果显示,该算法具有较强的自适应性和记忆能力,能够有效实现新故障类型的产生和故障特性中心漂移等问题的识别和处理.
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文献信息
篇名 基于人工免疫的故障诊断模型自动更新算法
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 模型自动更新 故障诊断 人工免疫算法 异常点检测
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 数字化制造技术
研究方向 页码范围 838-845
页数 分类号 TP18
字数 7700字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王伟 哈尔滨工业大学机电学院工业工程系 233 1920 22.0 31.0
2 闫纪红 哈尔滨工业大学机电学院工业工程系 28 204 11.0 13.0
3 卢磊 哈尔滨工业大学机电学院工业工程系 2 16 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模型自动更新
故障诊断
人工免疫算法
异常点检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
北京2413信箱34分箱
82-289
1995
chi
出版文献量(篇)
6201
总下载数(次)
22
总被引数(次)
127830
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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