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基于进化计算与流形学习的复杂机电系统故障检测方法的研究
  • 项目名称：基于进化计算与流形学习的复杂机电系统故障检测方法的研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：50705073
  • 申请代码：E050302
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：庄健
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：西安交通大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

机械电子系统的日益大型化、复杂化导致了监测状态参数数量的急剧增加以及状态参数空间和故障成因的非规则化与多样化，因此对该系统故障的准确诊断与故障机理的正确分析就变得越来越困难。本研究通过图论和相关物理原理的研究以关系图的形式建立故障监测数据的模型，代替传统的欧氏距离，达到非规则空间内数据关系正确表达的目的；并基于复杂系统理论设计一种高效、智能的进化计算算法，基于复杂系统遗传算法，实现了一种高效的优化算法，并用其完成故障数据的正确聚类/分类；在上述研究成果的基础上，通过粗糙集和流形学习等智能算法，研究一种新算法实现故障数据内部所蕴涵知识的提取；并以多级压缩机为具体研究对像，完成了一种全新的故障监测方法，该方法不仅能够及时对复杂机电系统故障进行正确的诊断，还可以提取系统在其主要特征参数空间的动态演变过程，实现故障形成机理的分析。

中文主题词： 故障诊断;进化计算;遗传算法;流形
结论摘要：

英文主题词Fault Diagnosis;Evolution Algorithms;Genetic Algorithm;Manifold

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 13
  • 10
  • 1
  • 0
  • 0
期刊论文
迭代可调节网络聚类及其在故障诊断中的应用
基于模块性准则函数的模糊免疫网络聚类算法及其在故障诊断中的应用
往复压缩机气阀早期故障的双演化遗传聚类检测
一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法
一种高效的复杂系统遗传算法
基于周期性变异的遗传算法的研究
记忆克隆分类及其在齿轮箱故障识别中的应用
一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法
小世界邻域优化的局部线性嵌入算法
工业机器人的最优时间与最优能量轨迹规划
基于人工免疫网络的连续过程传感器置信度评估
Fusion of adaptive local linear embedding and spectral clustering algorithm with application to faul
流形学习在机械故障诊断中的应用研究
会议论文
Research and application of manifold learning to fault diagnosis of reciprocating compressor
Fusion of manifold learning and spectral clustering algorithm with applications to fault diagnosis
An environment-gene double evolution immune clone algorithm for constrained optimization
A LTSA and artificial immune based early fault detection for reciprocating compressor
An improved clonal selection classifier incorporating fuzzy clustering
A Boltzmann theory based dynamic agglomerative hierarchical clustering
A Hybrid Artificial Immune Classifier Based on Weighting Attributes and Fuzzy Clustering
A genetic algorithm based clustering using geodesic distance measure
The self-organization genetic algorithm based on the mutation with cycle probabilities
Local linear embedding in dimensionality reduction based on small world principle
专利
一种基于进化计算诊断压缩机故障的方法
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