周博
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：湖南科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于PCA与蚁群算法的旋转机械故障诊断方法研究
- 旋转机械设备被广泛应用于现代工业中，这些设备一旦出现故障将会带来巨大的经济损失。随着计算机技术的高速发展，旋转机械智能化、集成化程度越来越高，其出现的故障种类和形式越来越多，诊断时需要考虑的故障特征信息量也越来越大。由于...
- 周博
- 关键词：主成分分析蚁群算法信息提取旋转机械设备故障诊断
- 文献传递
- 基于改进人工鱼群算法的机械故障聚类诊断方法被引量：8
- 2012年
- 发展新的理论或方法快速准确地实现机械故障信号的聚类诊断是众多学者研究热点。由于人工鱼群优化算法具有结构简单,良好的并行性、快速性等特点,把人工鱼群优化算法引入机械故障诊断中。基于人工鱼群算法的基本原理提出了一种改进的人工鱼群追尾聚类算法,定义了相似度因子和聚类判别因子,建立了模拟人工鱼群追尾行为的机械故障聚类诊断模型,并将之应用于机械故障特征信息的聚类分析。实例分析表明了该方法的有效性。
- 陈安华周博张会福文宏
- 关键词：故障诊断鱼群算法聚类分析
- 基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断方法被引量：6
- 2013年
- 针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提取。以蚁群算法解决旅行商问题为原型,定义了城市圈,改进蚁群算法实现了双重寻优,把故障聚类转化为蚁群算法最擅长的寻求最优解问题,将改进的蚁群算法用于故障特征样本的聚类。实例分析证明了该方法的有效性。
- 陈安华周博张会福潘阳
- 关键词：主元分析蚁群算法聚类分析故障诊断
