發(fā)布時(shí)間：2024-06-11 21:29

　　為了提高風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)準(zhǔn)確率并改善風(fēng)機(jī)系統(tǒng)振動(dòng)故障復(fù)雜性較高的問(wèn)題,文中提出了基于人工魚(yú)群的風(fēng)機(jī)故障診斷方法。人工魚(yú)群算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,具有良好的并行性、快速性等優(yōu)點(diǎn),但易陷入局部最優(yōu)。為解決這一問(wèn)題,在人工魚(yú)群算法的基本原理上提出了基于差分進(jìn)化算法和人工魚(yú)群算法相融合的混合算法,在人工魚(yú)群算法中引入了交叉變異策略,使原始種群能夠不斷優(yōu)化,提高了全局尋優(yōu)的能力。試驗(yàn)表明,相對(duì)于其他檢測(cè)方法,改進(jìn)的人工魚(yú)群算法的識(shí)別率及計(jì)算效率均有所提高,對(duì)風(fēng)機(jī)早期故障的診斷效果較佳。

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 故障分析理論
    1.1 小波包熵特征提取
    1.2 人工魚(yú)群算法
2 改進(jìn)人工魚(yú)算法在風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)中的研究
    2.1 差分進(jìn)化算法
    2.2 對(duì)人工魚(yú)算法的改進(jìn)
3 實(shí)例分析
4 結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào)：3992741