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K均值聚类算法是聚类领域的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,本文提出了似然K均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。本文首先在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性,然后将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。

利用多Lyapunov函数方法,本文研究了一类切换线性系统的状态跟踪无扰切换控制问题.首先,刻画了控制信号在切换时刻处的抖振抑制水平.其次,通过控制器与切换律的同时设计,实现了系统的状态跟踪和控制信号抖振抑制.后,将所提出的状态跟踪无扰切换控制策略应用于一个涡扇航空发动机模型的控制设计上,说明了所提出方法的有效性.