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标 题： A Multi-Team Competitive Optimization Algorithm for Bearing Fault Diagnosis
轴承故障诊断的多团队竞争优化算法
作 者： Bo Zheng
Hong-Zhong Huang
Huanwei Xu
Debiao Meng
Xiaoling Zhang
关键词： Human behaviors  [人类行为]
Kernel function  [ 核函数]
Optimization  [ 优化]
Bearing  [ 轴承]
Fault diagnosis  [ 故障诊断]
出版年： 2016
会议名： 62nd Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2016)
第62届可靠性与可维护性研讨会（RAMS 2016）
届 次： 62nd
摘 要： To recognize different bearing fault patterns under different operating conditions, a novel multi-team competitive optimization (MTCO) algorithm is proposed. The algorithm is inspired by the competitive behaviors among multiple teams. In the structure, it consists of a three-level optimization organization structure, so that the more potential optimal areas can be searched. Meanwhile, some new strategies imitating human thinking mode are proposed to increase the diversity and guide the members jumping out of location optimal areas, which include acceptable vector designed for imitating some uncertain or random events influencing the decision-making, betrayal mechanism and replacement mechanism designed for ensuring the reasonable turnover of staffs and leaders.

为识别不同运行条件下轴承不同的故障模式，提出了一种新型多团队竞争优化（MTCO）算法。该算法灵感来源于多个团队之间的竞争行为。其结构采用三级优化组织架构，从而能够更全面地搜索潜在的最优区域。同时，提出了若干模拟人类思维模式的新策略，以增强多样性并引导成员跳出局部最优区域，包括用于模拟影响决策的不确定或随机事件的可接受向量、背叛机制以及确保人员和领导层合理轮换的替换机制。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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