基于IBA-ELM的发动机燃油系统故障诊断研究

靖婉婷; 王海瑞; 林雅慧

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基于IBA-ELM的发动机燃油系统故障诊断研究

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发动机是整个机械设备的“心脏”.由于燃油系统结构组成较为复杂,因而也是故障的频发部件.选用极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)方法对发动机燃油系统的故障进行分类.虽然极限学习机的学习速度非常快,但是该方法的分类准确度还有很大的提升空间.蝙蝠算法BA(Bat Algorithm)又具有很强的寻优能力,故提出一种基于改进的蝙蝠算法优化极限学习机的故障诊断模型.实验结果表明,改进的蝙蝠算法在很大程度上提高了极限学习机的分类精度和泛化能力.

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来源
《计算机应用与软件》 |2018年第11期|89-93|共5页
作者
靖婉婷; 王海瑞; 林雅慧;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
发动机; 燃油系统; 极限学习机; 蝙蝠算法; 故障诊断;

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