專(zhuān)利名稱：一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及ー種混沌粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，世界各エ業(yè)國(guó)家的設(shè)備維修體制正從預(yù)防維修制向預(yù)知維修制發(fā)展。預(yù)知維修制也稱預(yù)測(cè)維修制，其基礎(chǔ)是設(shè)備診斷技木，即設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技木。把研究故障機(jī)理的故障物理學(xué)同現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)結(jié)合起來(lái)，對(duì)設(shè)備的現(xiàn)狀進(jìn)行判斷，對(duì)設(shè)備的未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的不解體診斷，為設(shè)備的維修設(shè)計(jì)提供了科學(xué)的依據(jù)，避免了設(shè)備的過(guò)度維修，以及由此而產(chǎn)生的設(shè)備精度下降和額外的停機(jī)損失，節(jié)省了維修的人力和物力，有顯著的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益。傳統(tǒng)的方法依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種基于混沌粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷優(yōu)化方法。具體措施基于混沌粒子群優(yōu)化提出一種根據(jù)群體早熟收斂程度和個(gè)體適應(yīng)值來(lái)調(diào)整慣性權(quán)重的自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化算法兼顧全局尋優(yōu)和局部尋優(yōu)。通過(guò)此算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并建立旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷模型的ー種方法。
權(quán)利要求
1.ー種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷優(yōu)化方法的發(fā)明專(zhuān)利的權(quán)利要求在于利用ー種混沌粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷優(yōu)化方法。
全文摘要
隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械大型化、自動(dòng)化、高速化和復(fù)雜化，其運(yùn)行的可靠性和安全性日益受到重視。對(duì)其進(jìn)行可靠、準(zhǔn)確的故障診斷是安全生產(chǎn)的重要內(nèi)容。在大多情況下，故障特征空間不是線性可分的，有時(shí)甚至是完全不可分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性，并具有極強(qiáng)的容錯(cuò)和聯(lián)想能力和較快的計(jì)算速度。但是普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在收斂速度慢、易陷入局部極小值等問(wèn)題。本發(fā)明是一種基于混沌思想的粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。
文檔編號(hào)G06N3/02GK102789592SQ201110128788
公開(kāi)日2012年11月21日 申請(qǐng)日期2011年5月18日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月18日
發(fā)明者仇思超 申請(qǐng)人:仇思超