Fault Diagnosis Method Based on Ontology and Particle Swarm-Immune Optimization Algorithm in the Motor

机译：基于本体和粒子群免疫免疫优化算法的故障诊断方法

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To solve the problem that motor data does not have intuitive semantics, and it is hard to get complete fault information as the signal kinds monitored is more and its complexity is higher than before, this paper proposes a fault diagnosis method based on Ontology and Particle Swarm-Immune Optimization algorithm. It first creates an ontology library using the expert knowledge. Secondly, it extends the fault data and creates a fault diagnosis trainer by the particle swarm optimization (PSO) and immune algorithms. At last, it will obtain an effective fault diagnosis trainer, which could improve the final fault diagnosis' accuracy and validity. Experiment results prove that the new fault diagnosis algorithm is an effective method, which effectively completes the fault information database and improves the fault diagnosis' accuracy and validity.

机译：为了解决电机数据没有直观的语义的问题，并且很难获得完整的故障信息，因为监测的信号种类越来越多，并且其复杂性高于之前，本文提出了一种基于本体和粒子群的故障诊断方法 -immune优化算法。它首先使用专家知识创建一个本体库。其次，它扩展了故障数据并通过粒子群优化（PSO）和免疫算法创建故障诊断培训师。最后，它将获得有效的故障诊断培训师，可以提高最终的故障诊断的准确性和有效性。实验结果证明新的故障诊断算法是一种有效的方法，有效完成故障信息数据库并提高故障诊断的准确性和有效性。

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来源
《International Conference on Multimedia and Signal Processing》|2011年||共5页
会议地点
作者
Shi-xiong Xia; Fei Li; Qiang Niu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TN911.7-53;
关键词
Immune; Ontology; PSO; fault diagnosis; motor;

机译：免疫;本体;PSO;故障诊断;电机;

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