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提出基于柱子群优化模糊聚类分析的算法,并将其用于旋转机械的振动故障诊断。该算法以模糊C一均值算法(FCM)的聚类目标函数作为粒子群的适应度函数来衡量各聚类中心的优劣,并依据聚类有效性指标自动确定最优聚类数及聚类中心,有效的结合了FCM极易陷入局部最优的缺点以及粒子群算法全局寻优的优点。实践表明,该方法提高了旋转机械故障诊断的准确率,既可正确判断单一故障,又可有效诊断复合故障,从而证明了该算法的有效性。 相似文献
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粒子群算法是近期发展的一种有效的优化方法.基于浓度的概念对粒子群优化算法做了改进,改善了粒子群的多样性,增强了算法的全局搜索能力,从而提高了优化效率.盘式制动器是保证汽车行驶安全的重要部件.应用此方法,以制动时间最短为目标,在几何约束、强度约束、温度约束等条件下,对盘式制动器的主要设计参数进行了优化设计.所得结果表明,盘式制动器的制动效率得到提高,保证了汽车行驶的安全性. 相似文献