基于蚁群算法的故障识别

被引：14

作者：

孙京诰

李秋艳

杨欣斌

黄道

机构：

[1] 华东理工大学工业自动化国家工程中心分部

[2] 上海氯碱化工股份有限公司

[3] 华东理工大学工业自动化国家工程中心分部上海

[4] 上海

来源：

华东理工大学学报 | 2004年 / 02期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

蚁群算法; 近邻准则; 故障诊断; 故障识别;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2004.02.016

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。

引用

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