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基于人工魚群的風(fēng)機(jī)故障診斷方法

發(fā)布時間:2024-06-11 21:29
  為了提高風(fēng)機(jī)故障檢測準(zhǔn)確率并改善風(fēng)機(jī)系統(tǒng)振動故障復(fù)雜性較高的問題,文中提出了基于人工魚群的風(fēng)機(jī)故障診斷方法。人工魚群算法結(jié)構(gòu)簡單,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)。為解決這一問題,在人工魚群算法的基本原理上提出了基于差分進(jìn)化算法和人工魚群算法相融合的混合算法,在人工魚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,相對于其他檢測方法,改進(jìn)的人工魚群算法的識別率及計(jì)算效率均有所提高,對風(fēng)機(jī)早期故障的診斷效果較佳。

【文章頁數(shù)】:3 頁

【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 人工魚群算法
2 改進(jìn)人工魚算法在風(fēng)機(jī)故障檢測中的研究
    2.1 差分進(jìn)化算法
    2.2 對人工魚算法的改進(jìn)
3 實(shí)例分析
4 結(jié)語



本文編號:3992741

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