李湘萍
- 作品数：5 被引量：28H指数：3
- 供职机构：江西理工大学继续教育学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅科技计划项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 使用危险理论的多传感器故障检测被引量：2
- 2010年
- 现有的免疫故障检测理论用于多传感器检测对象时,易产生计算开销过大的问题。引入危险模式理论对其进行建模。将免疫算法与危险模式理论相结合,提出了一种基于危险信号的多测点免疫故障检测算法。通过定义和计算危险信号和危险程度信号提高系统故障识别的准确性。仿真结果表明:使用该文提出的模型和算法不但简化了系统计算过程,而且能有效地提高系统对虚假故障的甄别能力。
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- 关键词：人工免疫
- 基于人工免疫的故障诊断模型及其应用被引量：13
- 2007年
- 提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性.
- 陈强郑德玲李湘萍
- 关键词：人工免疫进化学习异常检测故障诊断
- 一种免疫克隆选择检测器优化算法
- 2007年
- 提出一个免疫克隆选择检测器优化算法,通过对原检测器中个体的抗体克隆、变异和克隆选择操作,实现对检测器分布状况的优化。仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,优化效果也令人满意。
- 陈强李湘萍
- 关键词：免疫算法克隆选择
- 基于人工免疫的故障检测及诊断模型被引量：9
- 2005年
- 提出了一种基于人工免疫的故障诊断进化学习模型及其相应的算法.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;用基于人工免疫的进化学习机制实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串的学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题,实验结果表明了所提出方法的有效性.
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- 关键词：人工免疫进化学习异常检测故障诊断
- 使用免疫克隆选择机理的故障检测器优化被引量：4
- 2008年
- 免疫算法产生的检测器集中,存在集合边界不清晰和个体分布不均匀的缺点。提出了一个免疫克隆选择检测器优化算法。通过对原检测器中个体的抗体克隆、变异和克隆选择操作,实现对检测器分布状况的优化。与其他免疫优化算法的对比仿真结果表明其不但具有较快的收敛速度和较好的稳定性,而且优化效果更为令人满意。
- 陈强李湘萍
- 关键词：免疫算法克隆选择
