基于反面选择算法的气阀故障诊断
100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 390KB
- 页数 4P
- 阅读 82
- 下载 37
研究了一种结合克隆和变异原理的反面选择算法,利用傅立叶变换把时域振动信号转换为频域信号,提取出某一故障的特征频段,基于生物免疫系统的反面选择机理,并利用反面选择算法训练和产生适合于这一故障的检测器集。通过对三种气阀故障的检测,实验结果很好地说明了本算法的有效性,为研究新的故障诊断方法提供了可能。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于反面选择算法的气阀故障诊断 390KB
基于粗糙集理论的内燃机气阀故障诊断研究 408KB
基于混沌粒子群算法的接地网腐蚀故障诊断 412KB
基于振动信号的柴油机气阀漏气故障诊断研究 346KB
基于变精度粗糙集的柴油发电机排气阀故障诊断方法研究 98KB
基于遗传算法的多尺度支持向量机及其在机械故障诊断中的应用 760KB
基于遗传算法优化支持向量机的电梯故障诊断 387KB
调节阀故障诊断汇总 31KB
基于功率谱容量维的液压阀故障诊断 222KB
基于声发射信号的柴油机排气阀故障诊断试验研究 1.6MB