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基于和声蚁群耦合算法的风电机组齿轮箱故障诊断
引用本文:尹玉萍,刘万军,魏林.基于和声蚁群耦合算法的风电机组齿轮箱故障诊断[J].计算机工程,2014(12):172-176,181.
作者姓名:尹玉萍  刘万军  魏林
作者单位:1. 辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛,125105
2. 辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛,125105
3. 辽宁工程技术大学 基础教学部,辽宁 葫芦岛,125105
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61172144)。
摘    要:基于和声搜索和蚁群算法优化后的BP神经网络,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于和声搜索算法中,提高和声搜索算法的收敛速度,并利用和声搜索算法的个体扰动策略和随机搜索机制改善蚁群算法过早收敛的问题。利用该方法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服BP神经网络算法易陷入局部最优解的缺点,提高神经网络的训练效率和收敛速度。测试结果表明,该方法诊断结果正确且精度高,将经和声蚁群耦合算法优化后的BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断是有效的。

关 键 词:蚁群算法  和声搜索算法  BP神经网络  风电机组  齿轮箱  故障诊断

Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox Based on Harmony Search and Ant Colony Algorithm
YIN Yupinga , LIU Wanjunb , WEI Linc.Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox Based on Harmony Search and Ant Colony Algorithm[J].Computer Engineering,2014(12):172-176,181.
Authors:YIN Yupinga  LIU Wanjunb  WEI Linc
Abstract:
Keywords:Ant Colony Algorithm ( ACA )  Harmony Search Algorithm ( HSA )  BP neural network  wind turbine  gearbox  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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