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文檔簡介
1、近年來,隨著現(xiàn)代機械設備的大型化、復雜化、自動化和連續(xù)化,開展機械設備的故障診斷技術的研究具有重要的現(xiàn)實意義。目前,國內外學者在此方面做了大量的工作,使得相關的理論與應用取得的迅猛的發(fā)展。機械故障診斷是通過研究故障與征兆之間的關系來判斷設備故障的,而故障與征兆之間表現(xiàn)出的非常復雜的非線性關系,很難用數(shù)學模型加以精確的描述,給機械的故障診斷帶來很大的不便。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種重要的人工智能行為,是一個非線性計算系統(tǒng),可以實現(xiàn)故障與征兆之間復
2、雜的非線性映射關系,因此在機械故障診斷領域得到了極大的應用潛力。
本文構建的混合雜草優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,以轉子試驗臺模擬的大量的故障數(shù)據(jù)為支持,采用信息熵方法來定量的對故障數(shù)據(jù)進行特征提取,混合的雜草優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結構。主要工作內容和研究成果如下:
(1)在轉子實驗臺上模擬了四種典型故障,對信息熵的性質和時域的奇異譜熵、頻域的功率譜熵、時頻域的小波能譜熵和小波空間譜熵進行了較為系統(tǒng)的研究和
3、探討。
(2)以四類譜熵為原始數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,并建立訓練樣本庫和測試樣本庫。
(3)在分析遺傳算法、粒子群算法優(yōu)點的基礎上,將遺傳算法中的交叉算子、粒子群算法的矢量操作引入IWO,提出了HIWO。
(4)建立了HIWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,由HIWO算法訓練BP網(wǎng)絡訓練的初始最優(yōu)權值和閾值,然后在訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中對測試樣本進行預測,并且與遺傳算法、粒子群算法及IWO優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)
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