基于改进GEP的航空器故障数据挖掘研究与仿真-论文.pdf

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1、第32卷第O6期计算机仿真2015年O6月文章编号：1006—9348(2015)06—0092—04基于改进GEP的航空器故障数据挖掘研究与仿真阮梦黎(1．北京航空航天大学计算机学院，北京100083；2．山东管理学院信息工程学院，山东济南250100)摘要：航空器故障数据特征具有纬度高、冗余量大的特点，故障特征信号在向量空间中会呈现较大的波动性，导致形成的故障数据无法与故障特征形成稳定的关联性。传统的算法无法在数据形成混乱关联的情况下，挖掘故障特征，导致航空器的安全难以保证。为解决上述问题，提出改进GEP算法的航空器故障数据挖掘方法。利用锦标赛选择法对选择算子进行了改进；利用个体的

2、适应度方差对适应度函数进行了改进，用来衡量种群的多样性；对变异算子进行了改进，使得改进后的变异率能够根据种群的多样性、迭代进化次数和个体的适应度值进行自适应改变，从而使种群的多样性得到保持，提高故障挖掘的准确性。仿真结果结果表明利用改进算法进行航空器故障数据检测，能够提高挖掘的效率。关键词：基因表达式编程；数据挖掘；航空器故障中图分类号：TP301文献标识码：BSimulationofAircraftFaultDataMiningAlgorithmBasedonMewGEPRUANMeng—li，(1．SchoolofComputerScienceandEngineering，Beih

3、angUniversity，Beijing100083，China；2．SchoolofInformationEngineering，ShandongManagementUniversity，Jinan250100，China)ABSTRACT：AnewdataminingmethodofaircraftfaultsispresentedbasedontheimprovedGEPalgorithm．Tour—namentselectionmethodisusedtoselectimprovedoperator．Thefitnessfunctionisimprovedbyusingthe

4、individualfitnessvariance，whichisusedtomeasurethediversityofpopulation．Themutationoperatorisimproved，andthemutationratecanbeimprovedaccordingtothediversityofpopulation，theiterationnumberandindividualfitnessvalueofadaptiveevolutionchange．Thenthediversityofpopulationiskeeping，andtheaccuracyofthefa

5、ultminingisimproved．Thesimulationresultsshowthattheimprovedalgorithmcanimprovetheefficiencyofmining．KEYWORDS：Geneexpressionprogramming；Datamining；Aircraftfault于关联规则挖掘的航空器故障数据挖掘方法、基于贝叶斯1引言算法的航空器故障数据挖掘方法和基于K均值聚类算法的随着工业设计和制造水平的不断提高，各类航空器也得航空器故障数据挖掘方法J。其中最常用的是基于关联规到越来越广泛的应用⋯，同时航空器的复杂程度也越来越则挖掘的航空器故障数

6、据挖掘方法。由于航空器故障数高，航空器在高空飞行的过程中，如果发生故障不能及时检据挖掘方法在航空领域具有不可替代的作用，因此，越来越测并解决，将会严重威胁着航空器的安全，甚至造成坠机事多的科研院校将其列为主要的研究课题J。故J，造成重大的人员伤亡和财产损失。因此，航空器的但是，上述传统的航空器故障数据挖掘方法仍然存在一故障数据挖掘方法一直以来都是航空领域重点关注的热点些弊端]：基于关联规则挖掘算法的航空器故障数据挖掘方问题。法对故障数据库扫描的次数过于频繁，产生大量的中间项当前阶段，主要的航空器故障数据挖掘方法主要包括基集，导致故障数据的挖掘效率降低；基于贝叶斯算法的航空器故障数据挖掘

7、方法适应差，不适合现在复杂多变的航基金项目：山东省科学技术发展计划(2012(70022207)空器故障，导致故障数据挖掘的准确性较低；基于K均值聚收稿日期：2015—01—03修回日期：2015—02—12类算法的航空器故障数据挖掘方法由于K均值的设置复杂—92一程度较高，且挖掘过程复杂，难以做到故障数据挖掘的实障特征数目。假设qsin卢／COS卢