广东省科技计划工业攻关项目(2004B16001179)
- 作品数：8 被引量：42H指数：4
- 相关作者：张清华谢克明钱宇胥布工高廷玉更多>>
- 相关机构：太原理工大学茂名学院华南理工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学一般工业技术更多>>
- 一种采用非己空间变异搜索的故障检测算法被引量：11
- 2007年
- 针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,提出了一种基于非己空间变异搜索检测器的故障检测算法。该算法以非己空间为基础,依据生物遗传中变异的机制,以及体现免疫系统克隆选择的原理来训练检测器,对能检测出异常变化的经典阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了非己空间变异搜索算法在计算复杂度明显下降的同时,对故障检测的有效性和准确性有极大的提高。
- 张清华钱宇胥布工高廷玉谢克明
- 关键词：阴性选择算法故障检测
- 人工免疫进化计算在故障检测中的应用
- 2007年
- 将人工免疫系统的克隆选择原理结合思维进化思想,提出了一种人工免疫进化计算模型。该模型中利用克隆选择原理对故障模式进行模式学习和识别,利用思维进化思想定义了免疫趋同算子和免疫异化算子来对抗体进行扩增和抑制。将其应用在模拟机组的状态识别,试验结果表明,所提出的模型对状态检测有较高的准确率。
- 高廷玉张清华谢克明
- 关键词：克隆选择思维进化计算
- 基于人工免疫系统的复合故障诊断技术研究被引量：4
- 2008年
- 鉴于多缺陷并存的故障对无量纲指标影响不明显这一特性,直接从各个单独故障的无量纲指标值诊断复合故障,得知无量纲指标值对复合故障的诊断整体不是太理想。针对这一点,先利用对单独故障比较敏感的无量纲指标结合人工免疫系统的阴性选择机制构建无量纲指标免疫检测器,再采用将复合故障特征直接生成无量纲指标免疫检测器的方法来诊断复合故障。该方法操作简单,仿真试验验证该方法的有效性。
- 张清华钱宇胥布工高廷玉谢克明李红芳
- 关键词：振动与波无量纲指标免疫检测器
- 旋转机械的并发故障诊断技术研究进展被引量：6
- 2008年
- 实际工程中旋转机械转子系统并发故障是很普遍的,目前旋转机械故障诊断技术的研究主要集中在单一故障诊断方面,而多重并发故障(Multi-Concurrent Fault Diagnosis,M-CFD)由于其复杂的故障机理使得诊断技术的研究还处于起步阶段。阐述旋转机械并发故障诊断技术在神经网络,专家系统,人工免疫等智能诊断领域最新研究进展,并讨论上述领域在CFD技术中的优势和存在的问题,对CFD技术的发展趋势作进一步展望。着重讨论人工免疫结合无量纲指标在CFD中的应用及前景。
- 李红芳张清华谢克明
- 关键词：振动与波并发故障人工免疫无量纲指标
- 采用在自己空间变异搜索来训练检测器的阴性选择算法被引量：8
- 2007年
- 针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,以自己空间为基础,依据遗传算法中变异的机制,以及体现免疫系统疫苗接种、克隆选择的原理训练检测器,对能检测出异常的检测器的阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了新改进的算法在基本能覆盖自己空间范围的前提下,计算复杂度明显下降的同时对异常检测的有效性大大提高。
- 张清华钱宇胥布工高廷玉谢克明
- 关键词：阴性选择算法故障检测
- 一种采用无量纲指标免疫检测器的集成故障诊断方法被引量：3
- 2007年
- 文章针对采用无量纲指标对低中频故障进行诊断时,每个无量纲指标对应不同故障取值均存在交叉、重复现象的不足,首先运用分类处理的方法生成了与独有故障一一对应的无量纲指标,然后借助人工免疫系统多样性原理,利用多个无量纲指标免疫检测器对故障进行集成诊断,通过仿真试验的结果证明了该方法的有效性。
- 张清华钱宇胥布工高廷玉谢克明
- 关键词：振动与波无量纲指标免疫检测器
- 利用阴性选择算法实现ISO-2372速度槛值国际标准被引量：3
- 2008年
- 故障诊断的主要目的之一就是要根据某一槛值,给出设备有无异常的信息。将免疫系统的阴性选择原理与ISO-2372速度槛值国际标准结合,以K组旋转机组为例,应用人工免疫系统的阴性选择算法实现了该诊断标准中的"好,较好,允许,不允许"四种状态的判定。最后,给出了旋转机组进行实际检测时的应用流程和说明。
- 张清华钱宇胥布工高延玉李红芳谢克明
- 关键词：振动与波故障诊断
- 无量纲指标及人工免疫系统故障诊断技术的应用研究被引量：23
- 2008年
- 针对时域分析法有量纲指标在阴性选择算法中进行故障诊断时的不足,在深入研究人工免疫原理的同时,首次将阴性选择算法与无量纲指标结合,通过模拟机组的实验,验证了将阴性选择算法与无量纲指标结合进行故障诊断的正确性和有效性。最后通过一个实际诊断的例子说明了该方法对缓变故障诊断的准确性。
- 张清华钱宇胥布工高廷玉谢克明
- 关键词：振动与波阴性选择算法无量纲指标特征提取故障诊断
