【摘 要】
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在对风电齿轮箱故障特征提取基础上,利用模糊神经网络(FNN)对齿轮箱故障诊断系统进行网络建模;为了提高网络学习算法效率,采用改进粒子群优化(IPSO)算法对网络参数进行学习。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703145),河南理工大学博士基金资助项目(B2017-21),河南理工大学创新型科技团队项目(T2019-2)
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在对风电齿轮箱故障特征提取基础上,利用模糊神经网络(FNN)对齿轮箱故障诊断系统进行网络建模;为了提高网络学习算法效率,采用改进粒子群优化(IPSO)算法对网络参数进行学习。引入适应度方差表征粒子状态,对早熟粒子进行差分进化操作,改善粒子群的多样性。对惯性权重、学习因子进行改进,平衡算法的全局搜索和局部开发能力,提高算法性能。经仿真实验研究表明:所提出的故障诊断方法与FNN,PSO-FNN方法相比,具有较高的诊断精度和较快的收敛速度。
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