测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2015年
6期
17-20
,共4页
核主成分分析%改进蚁群遗传算法%参数降维%区域目标函数%局部搜索%均匀两点交叉算子
覈主成分分析%改進蟻群遺傳算法%參數降維%區域目標函數%跼部搜索%均勻兩點交扠算子
핵주성분분석%개진의군유전산법%삼수강유%구역목표함수%국부수색%균균량점교차산자
KPCA%improved ant colony genetic algorithm%parameter dimension reduction%regional objective function%local search%uniform two-point crossover operator
鉴于齿轮箱系统的复杂性和齿轮箱故障信号的多样性,提出一种基于KPCA和改进蚁群遗传算法(IACG)相结合的齿轮箱故障诊断新方法.通过KPCA去掉原始故障参数集中的冗余信息,再利用IACG算法找出降维后参数的最优解.IACG算法改进了传统蚁群算法中的概率转移公式,通过增加区域目标函数值,提高了转移运算的效率和准确率;IACG算法增加了局部搜索功能,计算得到的蚂蚁解与遗传算法的均匀两点交叉算子相结合,减少了算法的搜索时间,扩大了搜索空间,使得收敛效果更趋近最优解.实验结果表明,KPCA与IACG相结合的算法可以有效识别齿轮箱故障,相对于传统的蚁群算法,其运算效率和准确率有很大提高.
鑒于齒輪箱繫統的複雜性和齒輪箱故障信號的多樣性,提齣一種基于KPCA和改進蟻群遺傳算法(IACG)相結閤的齒輪箱故障診斷新方法.通過KPCA去掉原始故障參數集中的冗餘信息,再利用IACG算法找齣降維後參數的最優解.IACG算法改進瞭傳統蟻群算法中的概率轉移公式,通過增加區域目標函數值,提高瞭轉移運算的效率和準確率;IACG算法增加瞭跼部搜索功能,計算得到的螞蟻解與遺傳算法的均勻兩點交扠算子相結閤,減少瞭算法的搜索時間,擴大瞭搜索空間,使得收斂效果更趨近最優解.實驗結果錶明,KPCA與IACG相結閤的算法可以有效識彆齒輪箱故障,相對于傳統的蟻群算法,其運算效率和準確率有很大提高.
감우치륜상계통적복잡성화치륜상고장신호적다양성,제출일충기우KPCA화개진의군유전산법(IACG)상결합적치륜상고장진단신방법.통과KPCA거도원시고장삼수집중적용여신식,재이용IACG산법조출강유후삼수적최우해.IACG산법개진료전통의군산법중적개솔전이공식,통과증가구역목표함수치,제고료전이운산적효솔화준학솔;IACG산법증가료국부수색공능,계산득도적마의해여유전산법적균균량점교차산자상결합,감소료산법적수색시간,확대료수색공간,사득수렴효과경추근최우해.실험결과표명,KPCA여IACG상결합적산법가이유효식별치륜상고장,상대우전통적의군산법,기운산효솔화준학솔유흔대제고.
