基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化

张小强; 朱文辉; 康铁宇; 黄晋英

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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化

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目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题.方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化.结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果.结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高.

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来源
《装备环境工程》 |2019年第1期|63-67|共5页
作者
张小强; 朱文辉; 康铁宇; 黄晋英;
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作者单位

北京北方车辆集团有限公司;

北京 100072;

中北大学机械工程学院;

太原 030051;

北京北方车辆集团有限公司;

北京 100072;

中北大学机械工程学院;

太原 030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TG147;
关键词
故障诊断; 离散隐马尔科夫模型; Discrete Hidden Markov Model(DHMM); 人工免疫优化; 行星齿轮箱;

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