【摘 要】
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为更好的识别发动机电控系统故障类别,本文提出一种改进Kmeans和PSO算法。该算法依数据聚类分析问题的要求,以数据点与各群中心的距离为评估标准,将粒子群优化算法和Kmeans算
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为更好的识别发动机电控系统故障类别,本文提出一种改进Kmeans和PSO算法。该算法依数据聚类分析问题的要求,以数据点与各群中心的距离为评估标准,将粒子群优化算法和Kmeans算法相结合,用粒子群优化算法的记忆与分享信息的能力来选取群中心,并利用Kmeans来调整群中心的位置,解决粒子群算法的求解效率低和Kmeans易落入区域最佳解的情况。将该方法应用于构建的发动机电控系统故障诊断模型,结果表明能有效提高发动机电控系统故障识别效果。
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