期刊文章详细信息
基于离散粒子群优化算法的汽车发动机故障特征选择
Vehicle engine fault feature extraction based on discrete particle swarm optimization algorithm
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国人民解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系,江苏南京210007 [2]中国人民解放军军事交通学院汽车工程系,天津3000161
年 份：2010
卷 号：8
期 号：2
起止页码：219-223
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：最优特征选择属于组合优化范畴,针对汽车发动机机械故障特征选择问题,分析了冗余特征的存在对于故障分类器分类性能的影响,选择最优特征组合可以提高故障分类的正确率,提出基于离散粒子群算法的特征优化组合算法,利用BP神经网络评价特征优化的性能,并将其应用到汽车发动机曲轴轴承磨损故障诊断中.实验结果表明,与遗传算法相比,基于离散粒子群算法的特征优化算法优化效率较高,分类正确率较高,优化后的特征集可以显著地提高故障分类器的分类性能.
关 键 词：离散粒子群 特征选择 汽车发动机 故障诊断
分 类 号：U464.1]
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