文献

J-GLOBAL ID：201702275474489873   整理番号：17A1651213

多集団免疫アルゴリズムに基づく航空エンジンのためのインテリジェント診断【Powered by NICT】

Intelligent diagnosis for aero-engine based on multi-population immune algorithm

著者 (4件)： Mao Qingyuan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Li Yanjun (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Cao Yuyuan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Wang Guangkan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PHM (Harbin)  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空エンジンのための知的診断は航空分野におけるホットスポット問題である。免疫アルゴリズムの効率を改善するために,個体群に基づく新しい免疫アルゴリズムを提案した。MPIA(多個体群免疫アルゴリズム)故障診断の過程は二段階:MPIAの確立とMPIAの実現に分けられる。最初に,いくつかの基準亜集団および1メモリ亜集団がランダムに複数の個体群の同時発生を達成するための同時に故障試料のマルチスレッドによって生成され,訓練した。移動および転出操作はアルゴリズムの効率を改善することができる。最後に,主要な亜集団は故障診断のための用いることができる成熟個体群となっている。論文の最後では,アルゴリズムの四つの重要なパラメータを解析し,亜集団の数,各亜集団の規模,記憶個体群の抑制しきい値と診断しきい値を含んでいる。収束速度と故障診断の精度を考慮して,最適パラメータを決定した。試料診断の結果は,この方法は,航空機エンジンガスパス要素故障を効果的に認識し,免疫アルゴリズムの精度と速度を調整できることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  ホットスポット ,  故障診断 ,  同時発生 ,  故障 ,  *航空輸送 ,  マルチスレッド ,  個体群 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  収束速度 ,  *航空エンジン ,  *免疫アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 配管設計・工事  (RA07090J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集団免疫 ,  アルゴリズム ,  航空エンジン ,  診断