基于粒子群变异的克隆选择算法的结构故障检测与分类
来源：信息与控制杂志2015年第4期北京时间：
作者：周悦, 岳林蓓, 张力心, 臧传治
摘要：借鉴生物免疫系统异常识别能力相关研究，基于具有自治、自适应和演化能力的人工免疫理论与方法，对大型结构健康监测中的故障检测和分类问题进行研究，提出一种基于粒子群优化变异的克隆选择算法．该算法将样本结构模式数据作为抗原刺激抗体集合，抗体集合经过克隆、变异、选择等学习和进化过程以提高记忆细胞质量，以实现对实测数据的故障检测与分类．特别是针对克隆选择算法二进制编码复杂和变异方向不确定的问题，引入了粒子群优化变异．在Benchmark结构模型上的仿真实验结果表明该算法有效地识别故障模式，且提高了结构故障分类的成功率．
关键词：结构故障, 克隆选择, 粒子群, 变异
