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Fault Detection Using Negative Selection and Genetic Algorithms

Instrumentation 2019年第3期6卷 39-51页

作者： Anam ABID Zia Ul HAQ Muhammad Tahir KHAN University of Engineering and Technology PeshawarPakistan

In this paper,negative selection and genetic algorithms are combined and an improved bi-objective optimization scheme is presented to achieve optimized negative selection algorithm *** main aim of the optimal detector generation technique is maximal nonself space coverage with reduced number of diversified ***,researchers opted clonal selection based optimization methods to achieve the maximal nonself coverage milestone;however,detectors cloning process results in generation of redundant similar detectors and inefficient detector distribution in nonself *** approach proposed in the present paper,the maximal nonself space coverage is associated with bi-objective optimization criteria including minimization of the detector overlap and maximization of the diversity factor of the *** the proposed methodology,a novel diversity factorbased approach is presented to obtain diversified detector distribution in the nonself *** concept of diversified detector distribution is studied for detector coverage with 2-dimensional pentagram and spiral ***,the feasibility of the developed fault detection methodology is tested the fault detection of induction motor inner race and outer race bearings.

关键词： detector coverage Diversity Factor Fault Detection Genetic Algorithm Negative Selection Algorithm

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