改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断

针对粒子滤波（PF）在处理非线性、非高斯复杂动态系统故障诊断过程中,由于样本贫化所导致的故障诊断准确度低的问题,提出了一种改进鸟群算法优化粒子滤波的新算法。针对标准鸟群算法容易陷入局部最优问题,引入动态自适应系数和自适应步长,把每只鸟的位置和全局最优位置信息引入到自适应变化控制中,从而改善陷入局部最优的问题;采用改进后的鸟群算法优化粒子滤波重采样过程,即通过模拟鸟群的觅食、警戒和飞行行为使得粒子移向高似然区域;通过对双馈发电机定子电流传感器故障诊断的仿真分析,验证了算法的有效性。实验结果表明此算法可有效提高故障诊断的准确度。