基于AC-DE算法的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷方法

【摘要】：提出一種基于蟻群和微分進(jìn)化優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷方法。將蟻群算法的信息素更新機(jī)制用于微分進(jìn)化算法當(dāng)中,提高微分進(jìn)化算法的收斂速度,并利用微分進(jìn)化個(gè)體更新方式改善蟻群算法的早熟問題,利用AC-DE算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn),提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和收斂速度。經(jīng)測試該方法診斷結(jié)果正確且精度高,表明了AC-DE優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷的有效性。 【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 蟻群算法 微分進(jìn)化算法 風(fēng)電機(jī)組 齒輪箱 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61172144)
【分類號】：TM315;TP18
【正文快照】： 1引言風(fēng)電在全球范圍內(nèi)發(fā)展迅速,我國每年的裝機(jī)容量也連續(xù)成倍增長。設(shè)備運(yùn)行安全性問題逐漸引起高度重視[1]。由于風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行條件惡劣,如外界溫差變化大,風(fēng)速變化隨機(jī)等。這些不確定的外界因素導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組的故障率高[2]。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前我國風(fēng)電場中風(fēng)電機(jī)組的平均

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