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AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

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【作者】 曹愈远张博文李艳军

【Author】 CAO Yuyuan;ZHANG Bowen;LI Yanjun;College of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;

【机构】 南京航空航天大学民航学院

【摘要】 在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。

【基金】 航空科学基金(20153352040)
【所属期刊栏目】 结构、强度、振动 (2019年08期)
  • 【DOI】10.13224/j.cnki.jasp.2019.08.020
  • 【分类号】V263.6;TP18
  • 【下载频次】60
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