基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是基于群體智能理論的一種優(yōu)化算法，通過(guò)種群粒子間的合作與競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的群體智能來(lái)指導(dǎo)優(yōu)化搜索。它可用于求解大部分的優(yōu)化問(wèn)題，并在工程實(shí)踐中表現(xiàn)出巨大潛力，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)控制等多個(gè)領(lǐng)域。 本文介紹了粒子群優(yōu)化算法的基本原理，通過(guò)對(duì)粒子速度進(jìn)化方程的分析，研究算法本身的社會(huì)行為，并將粒子群的尋優(yōu)視為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的演變，采用線(xiàn)性離散時(shí)間系統(tǒng)的分析方法對(duì)粒子群優(yōu)化算法的確定性行為進(jìn)行分析，導(dǎo)出了簡(jiǎn)化版本粒子群

2、優(yōu)化算法的收斂性條件。在分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式和泛化能力的基礎(chǔ)上，應(yīng)用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序。 深入分析齒輪箱故障振動(dòng)機(jī)理，研究齒輪和軸承的常見(jiàn)故障形式以及產(chǎn)生的原因，選出了需要提取的信號(hào)特征值。以JZQ250型號(hào)齒輪箱為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，設(shè)計(jì)齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)方案、測(cè)取傳動(dòng)箱振動(dòng)信號(hào)，提取反映齒輪箱運(yùn)轉(zhuǎn)特征信息的特征值，應(yīng)用這些值訓(xùn)練粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后把此網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在實(shí)際的齒輪箱故障診斷上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明效果良好