FBG非均匀应变分布的动态粒子群算法重构研究 被引量：6

1

作者 张贵珍 王宏涛 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2013年第2期174-177,180,共5页

基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法。利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重w根据不同粒子与当前种群中全局最... 基于动态粒子群算法(DPSO)和传输矩阵法,提出了一种新的光纤布喇格光栅(FBG)轴向非均匀应变分布重构方法。利用光栅轴向采样点处的应变值作为粒子,让其在解空间中模拟鸟群行为进行搜索,算法的惯性权重w根据不同粒子与当前种群中全局最优粒子距离的大小进行动态调整,加快了算法收敛到最优点的速度。采用DPSO对线性、二次、正弦、不连续等4种应变分布形式进行了应变重构,并与量子行为粒子群优化算法(QPSO)的重构结果进行了比较,仿真结果表明,DPSO优化算法可有效地进行光栅轴向非均匀应变分布的重构,精度和迭代速度较QPSO法有显著提高。 展开更多

关键词 光纤布喇格光栅 非均匀应变分布重构 动态粒子群算法 传输矩阵法 应变梯度

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求解高维函数优化的动态粒子群算法 被引量：5

2

作者 孙兰兰 王晓超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期36-37,51,共3页

针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期... 针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期仍具有较强的搜索能力。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在处理高维函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 动态粒子群优化算法 高维函数优化

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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配 被引量：1

3

作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页

目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多

关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子群动态聚类算法

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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法 被引量：1

4

作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页

K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪

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一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法 被引量：49

5

作者 刘建华 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期68-70,共3页

在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出了一种根据不同粒子距离全局最优点的距离对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整的新型粒子群算法(DPSO),并对新算法进行了描述。以典型优化问题的实例仿真验证了DPSO算法的有效性。

关键词 粒子群算法(PSO算法) 全局最优性 动态粒子群算法(DPSO) 收敛性

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基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法 被引量：55

6

作者 孙毅 张璐 +4 位作者 赵洪磊 刘耀先 李彬 李德智 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1819-1826,共8页

非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非... 非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数（total harmonic distortion,kTHD）作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷监测 动态自适应粒子群算法 特征提取 总谐波失真系数

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基于动态自适应粒子群算法的二次再热燃煤–捕碳机组热力系统优化设计 被引量：8

7

作者 付文锋 李嘉华 +2 位作者 王蓝婧 石宇 杨勇平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2652-2659,共8页

为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用... 为了降低化学吸收法捕集CO_2对燃煤–捕碳机组热经济性的削弱作用,以某660MW二次再热机组为例,设计了一种带捕碳汽轮机的改进二次再热燃煤–捕碳热力系统集成型式;推导了该系统的通用性热经济性计算框架并建立了系统参数优化模型。应用动态自适应粒子群算法优化计算表明:改进设计的燃煤–捕碳机组与常规燃煤–捕碳机组相比,热经济性和减排效果明显提高,供电标准煤耗率下降了12.21g/(kW×h),CO_2排放率下降了4.07g/(kW×h);与未捕碳机组相比,CO_2排放率下降了576.15g/(kW×h)。捕碳汽轮机可以有效减少热力系统的损失,对二次再热燃煤–捕碳机组具有显著的降耗效应。 展开更多

关键词 二次再热机组 碳捕集 热力系统集成 动态自适应粒子群算法 优化设计

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求解大规模问题协同进化动态粒子群优化算法 被引量：29

8

作者 梁静 刘睿 +1 位作者 于坤杰 瞿博阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2595-2605,共11页

随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实... 随着工程技术的发展与优化问题数学模型的完善,许多优化问题从低维优化发展成高维的大规模复杂优化,成为实值优化领域的一个热点问题.通过对大规模问题的特点分析,提出了随机动态的协同进化策略,将其加入动态多种群粒子群优化算法中,实现了对种群粒子和决策变量的双重分组.最后,使用CEC2013的大规模全局优化算法的测试集对新算法进行测试,通过和其他算法的对比,验证算法的有效性. 展开更多

关键词 大规模全局优化算法 动态多种群粒子群优化算法 协同进化 基准测试函数

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基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法 被引量：1

9

作者 胡苓苓 郭业才 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1547-1554,共8页

为了提高对高阶正交振幅调制(QAM)信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA).该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向... 为了提高对高阶正交振幅调制(QAM)信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA).该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明:DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。 展开更多

关键词 信息处理技术 动态粒子群优化算法 正交小波变换 加权多模盲均衡算法 水声通信

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Logistic动态粒子群优化算法的改进及分析

10

作者 倪庆剑 邢汉承 +1 位作者 张志政 王蓁蓁 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期170-173,共4页

分析了Kennedy最新提出的高斯动态粒子群优化算法(GDPSO)的寻优模式,针对GDPSO的特点,结合粒子群优化算法的新寻优模式,提出了Logistic动态粒子群优化算法(LDPSO);并基于LDPSO和GDPSO的特性,设计了LDPSO算法的两种改进策略——混合优化... 分析了Kennedy最新提出的高斯动态粒子群优化算法(GDPSO)的寻优模式,针对GDPSO的特点,结合粒子群优化算法的新寻优模式,提出了Logistic动态粒子群优化算法(LDPSO);并基于LDPSO和GDPSO的特性,设计了LDPSO算法的两种改进策略——混合优化策略和最优粒子变异策略,混合优化策略用以提高收敛速度,最优粒子变异策略用以保持群体多样性,避免算法陷入局部最优。实验结果显示了LDPSO及其改进算法的有效性。 展开更多

关键词 群智能方法 Logistic动态粒子群优化算法 变异 混合优化

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基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测 被引量：13

11

作者 崔星 李晋国 +1 位作者 张照贝 李麟容 《电测与仪表》 北大核心 2024年第1期131-136,共6页

电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解... 电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解决上述问题,提出非线性动态调整惯性权重粒子群算法(NIWPSO,nonlinear dynamic inertia weight strategy particle swarm optimization)与LSTM相结合的预测模型NIWPSO-LSTM。利用非线性动态调整惯性权重的方法来提升PSO的全局寻优能力,再通过NIWPSO对LSTM的参数进行优化。实验结果表明,NIWPSO-LSTM预测精度要远高于其他模型,验证了所提方案的可行性。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 机器学习 非线性动态调整惯性权重粒子群算法 LSTM

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基于改进粒子群算法的路径优化问题研究 被引量：12

12

作者 梁静 宋慧 +1 位作者 瞿博阳 毛晓波 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2014年第1期34-38,共5页

把动态约束机制及改进的粒子群优化算法(含交叉策略的动态多组群粒子群优化算法)与Bezier曲线结合来实现路径优化.用三次Bezier曲线来描述路径,测试不同算法下得到的曲线在路径优化问题中的特性,通过比较得出不同算法的优劣性.实验结果... 把动态约束机制及改进的粒子群优化算法(含交叉策略的动态多组群粒子群优化算法)与Bezier曲线结合来实现路径优化.用三次Bezier曲线来描述路径,测试不同算法下得到的曲线在路径优化问题中的特性,通过比较得出不同算法的优劣性.实验结果表明:动态多组群粒子群优化算法克服了标准粒子群优化算法易于早熟和陷入局部最优的特点,动态约束提高了交叉策略下算法的寻优性能,能够灵活地处理约束条件,克服了以往静态惩罚函数的缺点. 展开更多

关键词 动态约束机制 动态多组群粒子群优化算法 BEZIER曲线

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动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用 被引量：7

13

作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 牛艳利 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期8-13,共6页

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-... 为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。 展开更多

关键词 模型 动态 径流 动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型 动态调整粒子群算法 径流预测

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基于改进粒子群算法的联供系统运行优化

14

作者 周建新 王鸿滔 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期70-75,共6页

为提升包含多种可再生能源的冷热电联供系统的经济、环境效益,在冷热电联供(CCHP)系统基础上,引入碳捕集(CCS)、电转气(P2G)技术,并在负荷端加入气负荷,建立碳捕集、电转气相结合的冷热电气联供系统模型。电转气装置利用碳捕集装置捕集... 为提升包含多种可再生能源的冷热电联供系统的经济、环境效益,在冷热电联供(CCHP)系统基础上,引入碳捕集(CCS)、电转气(P2G)技术,并在负荷端加入气负荷,建立碳捕集、电转气相结合的冷热电气联供系统模型。电转气装置利用碳捕集装置捕集的二氧化碳生成天然气,供给燃气机组及气负荷,缺额由气网购气补充,盈余的二氧化碳则封存起来。在满足各约束条件的前提下,采用所提出的自适应动态粒子群算法对系统中各设备的出力进行优化调度,并将所提算法与标准粒子群算法、改进粒子群算法进行对比。结果表明:相较于对照系统,所提方案单日运行总成本节省14.6%,环境成本降低420.24元,碳排放量减少46.5%,所提算法寻优效果更好。 展开更多

关键词 联供系统 自适应动态粒子群算法 电转气 碳捕集 可再生能源

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改进粒子群算法优化的SVM在恶性肿瘤诊断中的应用 被引量：6

15

作者 杨萌宇 张雷 曾悦 《现代电子技术》 北大核心 2020年第15期110-114,118,共6页

为了提升恶性肿瘤的诊断效率及精准度,基于动态粒子群优化(DPSO)算法和支持向量机提出了DPSO-SVM诊断模型。DPSO在PSO的基础上结合GridSearch,GA等算法对惯性权重的取值以及种群迭代更新方式进行了改进,平衡了算法迭代前期的全局搜索性... 为了提升恶性肿瘤的诊断效率及精准度,基于动态粒子群优化(DPSO)算法和支持向量机提出了DPSO-SVM诊断模型。DPSO在PSO的基础上结合GridSearch,GA等算法对惯性权重的取值以及种群迭代更新方式进行了改进,平衡了算法迭代前期的全局搜索性能与后期的局部搜索性能,提升了迭代后期种群的多样性和收敛速度。仿真实验结果表明,所提出的改进DPSO算法相比传统算法以及标准智能算法寻优效果有明显提升,构建的DPSO-SVM诊断模型与主流诊断模型相比在肿瘤诊断中也有着更优越的性能,提升了诊断效率的同时也降低了诊断误差。 展开更多

关键词 DPSO-SVM诊断模型 恶性肿瘤诊断 支持向量机 动态粒子群优化算法 惯性权重 算法改进

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基于动态摩擦因数反演的直线推进电磁能装备的运动特性

16

作者 赵文月 闫荣格 +2 位作者 杨庆新 王学谦 赵浩凯 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1685-1694,共10页

枢轨间的动态摩擦力是影响轨道式直线推进电磁能装备运动特性的重要因素之一。但在极端电磁热力冲击工作条件下,摩擦因数的实时原位测量极具挑战,因此目前研究中枢轨间的摩擦因数大多采用定常值。为了提高数值模型的计算精度,该文提出... 枢轨间的动态摩擦力是影响轨道式直线推进电磁能装备运动特性的重要因素之一。但在极端电磁热力冲击工作条件下,摩擦因数的实时原位测量极具挑战,因此目前研究中枢轨间的摩擦因数大多采用定常值。为了提高数值模型的计算精度,该文提出基于动态摩擦因数反演的直线推进电磁能装备运动特性研究方法。首先,根据电磁推进实验可观测数据与电枢动力学正演模型,建立基于改进动态粒子群优化算法(DPSO)的枢轨间摩擦因数与轨道电感梯度的反演模型,得到其时空特性。然后,在此基础上建立枢轨瞬态电磁热力耦合有限元模型,分析动态摩擦因数对装备运动特性的影响。最后,通过实验验证该文考虑动态摩擦因数的方法可大大提高有限元模型的计算精度,为进一步对电磁能装备可靠性预测和结构优化设计提供理论参考,并为极端工况下材料特性实时原位测量提供新的解决思路。 展开更多

关键词 直线推进电磁能装备 动态摩擦因数 参数反演 动态粒子群优化算法 运动特性

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群智能优化算法优化支持向量机的方法及应用 被引量：6

17

作者 崔丽洁 程换新 +1 位作者 刘军亮 张远绪 《电子测量技术》 2019年第7期44-48,共5页

水质评价过程具有多变量、非线性、不确定等特点,传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型收敛速度慢、泛化性能差。为了克服传统模型的缺点,提出了利用动态多种群粒子群算法训练支持向量机的模型,并利用多种群粒子群算法优化支持... 水质评价过程具有多变量、非线性、不确定等特点,传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型收敛速度慢、泛化性能差。为了克服传统模型的缺点,提出了利用动态多种群粒子群算法训练支持向量机的模型,并利用多种群粒子群算法优化支持向量机结构参数。该模型结合了粒子群算法的搜索性能以及支持向量机的高效性、强鲁棒性等优点,提高了模型的泛化能力。通过对新疆某流域站点的水文数据进行仿真,结果得出该方法的相对误差为2.74%,远低于传统粒子群算法4.21%的相对误差,由此证明该模型的应用效率及精度得到提高,适用于日常水质评价工作。 展开更多

关键词 水质评价 动态多种群粒子群算法 支持向量机

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基于动态PSO-HSMM的海底油气管道寿命预测 被引量：5

18

作者 张新生 裘瑾 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第11期1628-1632,共5页

由于海底油气管道退化状态的不可观测性,为防止出现管道泄漏等风险事故,提出基于PSO-HSMM的海底管道剩余寿命预测方法。此模型将海底油气管道全寿命周期数据依据其健康退化状态划分为3个阶段,将动态粒子群算法应用于优化传统隐半马尔可... 由于海底油气管道退化状态的不可观测性,为防止出现管道泄漏等风险事故,提出基于PSO-HSMM的海底管道剩余寿命预测方法。此模型将海底油气管道全寿命周期数据依据其健康退化状态划分为3个阶段,将动态粒子群算法应用于优化传统隐半马尔可夫模型。利用油气管道全寿命数据建立隐半马尔可夫模型;将动态粒子群算法引入隐半马尔可夫模型进行动态优化,并利用"前向-后向"算法对优化模型进行参数估计;通过某海底油气管道的全寿命周期数据对优化模型和传统模型进行检验。结果表明,基于PSO-HSMM的油气管道剩余寿命预测模型在传统模型的基础上提高了分类预测精度,为海底油气管道风险研究提供了新的方法。 展开更多

关键词 海底管道 动态粒子群算法 隐半马尔可夫模型 参数估计 剩余寿命预测

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基于动态PSO优化HSMM的转辙机PHM模型研究 被引量：6

19

作者 戴乾军 陈永刚 陶荣杰 《铁道标准设计》 北大核心 2018年第9期174-178,共5页

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出设备故障预测与健康管理的方法,对其传统维修策略进行改进。该模型将转辙机的机械部件的退化过程按照全生命周期进行划分,利用动态粒子群算法优化隐半马尔科夫模型,实现转辙机状态的故障预测... 针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出设备故障预测与健康管理的方法,对其传统维修策略进行改进。该模型将转辙机的机械部件的退化过程按照全生命周期进行划分,利用动态粒子群算法优化隐半马尔科夫模型,实现转辙机状态的故障预测。首先,建立转辙机退化状态的隐半马尔科夫模型;其次,选择动态粒子群算法对转辙机预测模型动态优化,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;最后,通过实例分析验证该优化模型的有效性。 展开更多

关键词 转辙机 故障预测与健康管理 动态粒子群算法 隐半马尔科夫

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基于动态PSO-MCKD-HHT的滚动轴承故障诊断方法研究与应用 被引量：3

20

作者 李东炎 李常贤 《电子测量技术》 北大核心 2021年第21期12-18,共7页

滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义。为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行诊断。针对MCKD算法受移位数(... 滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义。为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行诊断。针对MCKD算法受移位数(M),滤波器阶数(L)和冲击信号周期(T)特别依赖于经验的选择,选用动态粒子群算法对其进行优化,以降低噪声信号干扰,突出由故障激发的脉冲信号。再利用HHT算法得到信号包络谱,可以更好的识别不同故障类型。将VS与MATLAB相结合,可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下。利用CWRU轴承数据集对算法进行验证,验证结果表明,该方法能够有效增强故障特征,得到轴承内圈故障频率为162 Hz,轴承内圈故障频率为108 Hz,可准确识别轴承的故障类型。 展开更多

关键词 轴承诊断 最大相关峭度解卷积 动态粒子群算法 混合编译

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