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基于遗传算法与Shannon熵的故障监控参数优选

谢涛 张育林

谢涛, 张育林. 基于遗传算法与Shannon熵的故障监控参数优选. 自动化学报, 2000, 26(5): 666-671.
引用本文: 谢涛, 张育林. 基于遗传算法与Shannon熵的故障监控参数优选. 自动化学报, 2000, 26(5): 666-671.
Xie Tao, Zhang Yulin. Shannon's Entropy Based-Selection for the Optimal Feature Parameters in Fault Diagnosis Using Genetic Algorithms. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2000, 26(5): 666-671.
Citation: Xie Tao, Zhang Yulin. Shannon's Entropy Based-Selection for the Optimal Feature Parameters in Fault Diagnosis Using Genetic Algorithms. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2000, 26(5): 666-671.

基于遗传算法与Shannon熵的故障监控参数优选

详细信息
    通讯作者:

    谢涛

Shannon's Entropy Based-Selection for the Optimal Feature Parameters in Fault Diagnosis Using Genetic Algorithms

  • 摘要: 研究液体火箭发动机故障诊断中监控参数的优选问题.基于Shannon熵理论提出 了特征参数组所含故障分类信息的理论值及其工程计算方法,证明了故障分类信息与参数相 关性之间的单调降关系,并以此作为特征参数的优选准则,利用改进的遗传算法对某液体火 箭发动机的常见故障进行了特征参数优选,数值实验结果表明所选特征参数合理,且故障分 类器的计算复杂度大大降低而对噪声的鲁棒性大大提高.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-05-13
  • 刊出日期:  2000-05-20

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