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遗传算法

花匠小妙招
2024-11-12 16:46

遗传算法 - 智能诊断与专家系统研究室 - 南京航空航天大学

研究计划及进度 * 2014年9月—2015年3月阅读文献，制定详细研究计划 2015年4月—2015年7月遗传算法的改进 2015年8月—2015年12月用于特征选择的遗传算法研究及工程应用 2016年1月—2016年4 月基于正交设计的遗传算法变量区间组合优化技术研究及应用 2016年5月—2016年8月遗传算法的参数范围自适应调整研究 2016年8月—2016年12月遗传算法规则提取研究 2017年1月— 2017年6月论文撰写预期研究成果 * 针对航空发动机智能诊断中的特征选择问题。改进现有遗传算法，提高特征选择的精度和效率，并应用于多功能智能磨粒检测系统的磨粒参数特征选择和滚动轴承多维振动特征的选择等工程应用；基于正交设计的遗传算法变量区间组合优化技术研究及应用，并应用于多功能智能磨粒检测系统的显微镜自动调焦参数优化；研究出能够实现遗传算法参数范围自适应调整的新算法，并应用于基于支持向量机的滚动轴承故障分类等工程实际；研究出遗传算法的规则提取技术，并应用于油液光谱故障诊断和滚动轴承故障诊断的知识规则提取研究。 * 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室谢谢！请各位老师提出宝贵意见！ * * * * * * 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 * 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室学生：郝腾飞姓名：关晓颖导师：陈果教授专业：载运工具运用工程融合机器学习的改进遗传算法及其在航空发动机智能诊断中的应用研究课题来源 * 课题来源 [1] 国家自然科学基金项目：航空发动机智能诊断中学习样本与学习机器的自适应性问题研究 [2] 中航工业综合所技术支撑项目：多源信号数据融合技术在滚动轴承运行状态评估的应用 [3] 江苏省普通高校学术学位研究生创新计划项目：遗传算法在航空发动机滚动轴承故障监测中的应用研究目录课题研究意义国内外研究现状分析研究方案研究基础研究计划及进度预期成果课题研究意义 * 发动机的安全可靠发动机的维修保障费用的可承受性航空发动机作为现代飞行器的动力核心首要任务不可回避的问题课题研究意义 * 以航空发动机滚动轴承为例按轴承的设计预期寿命进行定时更换若轴承还没有达到预期寿命便已经发生故障若轴承达到了预期寿命仍然能正常工作，此时更换轴承必然导致维护成本的增加严重威胁飞行安全造成经济上的浪费必须充分了解航空发动机的整个运行状况，采取预防性维修（视情维修）策略，实现在安全性和经济性之间达到平衡解决方法课题研究意义 * 准确判断航空发动机当前状态预防性维修策略轴承叶片其他部件发动机当前状态监测和评估预防性维修策略部件很多关键部件课题研究意义 * 发动机的气路性能参数转子系统的振动参数磨损状态 …… 产生大量数据智能计算（如遗传算法）机器学习技术实现航空发动机故障诊断提高诊断自动化程度、智能化程度诊断准确度诊断效率挖掘有用知识和信息本课题研究将遗传算法和机器学习技术运用到航空发动机的状态监测和故障诊断中，通过对遗传算法进行深入的研究，结合机器学习技术，提出改进的遗传算法，使算法有效地适用于航空发动机滚动轴承状态特征选择、规则提取等问题，实现航空发动机故障诊断智能化，并达到效率更高、解的质量更好和更可靠的目的。研究关注点目的国内外研究现状分析 * 遗传算法及其改进遗传算法在故障特征选择中的应用遗传算法在SVM参数优化中的应用遗传算法在规则提取中的应用国内外研究现状分析-----遗传算法及其改进 * 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）达尔文进化论自然选择适者生存、优胜劣汰初始化种群选择杂交变异计算适应度满足终止条件? N 适应度最优个体 Y 开始结束遗传算法基本流程图优点：遗传算法独立于问题的知识领域之外，实现步骤简单规范，并且具有良好的全局收敛能力、自适应能力和并行能力，适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题。缺点：易陷入局部最优，即出现“早熟”现象。遗传算子评价个体优劣产生新种群国内外研究现状分析-----遗传算法及其改进 * 初始化种群选择杂交变异计算适应度满足终止条件? N 适应度最优个体 Y 开始结束遗传算法基本流程图遗传算子评价个体优劣为了克服GA的不足，提高算法的性能，很多学者对遗传算法进行改进 1. 算法参数固定取值、自适