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基于克隆聚类的特征提取与多传感器故障诊断
基于人工免疫理论中的克隆选择算法,结合聚类分析方法,提出了基于克隆选择聚类分析的故障特征提取方法.该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征,得到最有利于分类的子特征集,提高了分类器的分类性能.并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点.多传感器故障诊断的实验表明,经过克隆选择聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力,为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据.
作 者： 侯胜利 王威 乔丽 史霄霈 周根娜 HOU Shengli WANG Wei QIAO Li SHI Xiaopei ZHOU Genna 作者单位： 徐州空军学院,江苏,徐州,221002 刊 名： 电光与控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2010 17(6) 分类号： V271.4 TP212.9 关键词： 多传感器 故障诊断 特征提取 聚类分析 航空发动机【基于克隆聚类的特征提取与多传感器故障诊断】相关文章：
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