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基于离散粒子群优化算法的汽车发动机故障特征选择
【作者】 夏天 [1] ; 王新晴 [1] ; 肖云魁 [2] ; 梁升 [1]
【关键词】 离散粒子群 特征选择 汽车发动机 故障诊断
【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.
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