《表2 不同工况下离心式压缩机采用蚁群聚类算法训练输出的信息素矩阵》

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《基于蚁群聚类算法的离心式压缩机故障诊断方法》

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通过对计算得到的频域特征参数进行观察发现，P1、P2、P7在正常工况和故障状态下的数值差异明显，远远高于其他参数在数值上的差异，因此，选用P1、P2、P7作为蚁群聚类算法输入的特征量，容易被算法识别，敏感度更高。编制基于Matlab的蚁群聚类算法训练程序，选取ρ=0.3，蚁群规模为16，经600次迭代后得到信息素矩阵（表2）。其表明算法聚类中心明确，达到了训练目的。