一种改进的基于免疫网络模型(aiNet) 的故障诊断算法
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作者:
作者单位:

1. 中国酒泉卫星发射中心;西安交通大学系统工程研究所
2. 西安交通大学 系统工程研究

作者简介:

郑永煌

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中图分类号:

TP11

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Improved fault diagnosis algorithm based on immune network model
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    摘要:

    根据抗体群与抗原群的匹配关系, 提出一种改进的基于免疫网络模型(aiNet)的故障诊断算法. 建立了自适应调整剪枝和抑制阈值的规则, 并对?? 近邻算法的附加距离阈值加以限制, 提高了基于aiNet 故障诊断算法对已知故障的识别率, 克服了其不能识别新故障的缺点. 仿真结果表明, 改进算法具有优良的故障诊断性能.

    Abstract:

    According to the matching relation between the antibody and the antigen, the rules of self adaptive adjustment of the pruning threshold and the suppression threshold in aiNet are presented. A distance threshold limitation is added to nearest neighbor algorithm. Then, the performance of the fault diagnosis algorithm is improved. The simulation result shows
    that the fault diagnosis accuracy of the improved algorithm is excellent.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郑永煌 李人厚.一种改进的基于免疫网络模型(aiNet) 的故障诊断算法[J].控制与决策,2010,25(6):847-851

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  • 收稿日期:2009-06-05
  • 最后修改日期:2009-08-25
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  • 在线发布日期: 2010-06-20
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