- 相關(guān)推薦
基于克隆聚類的特征提取與多傳感器故障診斷
基于人工免疫理論中的克隆選擇算法,結(jié)合聚類分析方法,提出了基于克隆選擇聚類分析的故障特征提取方法.該方法通過刪除對分類無關(guān)的特征以及壓縮類間相關(guān)特征,得到最有利于分類的子特征集,提高了分類器的分類性能.并且該算法具有本質(zhì)上的并行性、計算效率高和聚類能力強等優(yōu)點.多傳感器故障診斷的實驗表明,經(jīng)過克隆選擇聚類分析提取的特征對發(fā)動機的故障具有更好的識別能力,為發(fā)動機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷提供了依據(jù).
作 者: 侯勝利 王威 喬麗 史霄霈 周根娜 HOU Shengli WANG Wei QIAO Li SHI Xiaopei ZHOU Genna 作者單位: 徐州空軍學(xué)院,江蘇,徐州,221002 刊 名: 電光與控制 ISTIC PKU 英文刊名: ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年,卷(期): 2010 17(6) 分類號: V271.4 TP212.9 關(guān)鍵詞: 多傳感器 故障診斷 特征提取 聚類分析 航空發(fā)動機【基于克隆聚類的特征提取與多傳感器故障診斷】相關(guān)文章:
一種基于區(qū)間數(shù)多指標(biāo)信息的聚類方法04-27
基于模型的航天器在軌傳感器故障診斷方法04-27
基于模糊理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)04-26
一種基于三角模糊數(shù)多指標(biāo)信息的聚類方法04-27
基于光對準(zhǔn)的多傳感器軸裝配誤差補償技術(shù)04-27
基于FCM的多傳感器融合多目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)04-26
基于改進C-均值聚類算法的空中目標(biāo)分類04-27