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为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)的故障诊断方法:基于自适应模糊神经网络构建燃气轮机故障诊断模型。针对自适应模糊神经网络受聚类参数影响较大的问题,采用手榴弹爆炸原理改进的人工蜂群算法对这些参数进行优化。仿真结果表明,与未优化的ANFIS模型和ABC-ANFIS模型相比,IABC-ANFIS可以更稳定、准确地识别故障,为燃气轮机故障诊断提供实际参考。 相似文献
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针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题,笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法,并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断.首先,基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析,利用AMESim平台搭建高压油泵仿真模型进行故障模拟和信号采集.然后,针对VMD效果受限于分解个数和惩罚因子选取的问题,采用改进灰狼优化(IGWO)算法对VMD进行参数寻优.通过计算各模态的散布熵值形成故障特征向量,最后,采用SVM对故障特征向量进行训练和诊断,实现高压油泵的故障诊断.该方法的故障诊断准确率可达到95%以上,能有效地实现高压油泵故障诊断. 相似文献
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摘要: 为了获得理想的电气故障诊断结果,提出一种布谷鸟搜索算法选择特征和加权的电气故障诊断模型。首先采用Volterra级数提取电气故障诊断原始特征集,然后采用相关向量机作为分类器,用布谷鸟搜索算法选择最优特征子集,并赋予它们一定权值,最后采用仿真实验测试电气故障诊断性能。结果表明,所提方法的电气故障诊断正确率平均达到97%,可以满足电气故障诊断的实际应用,而且性能要优于其他电气故障诊断模型。 相似文献
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在风机齿轮箱故障诊断过程中,针对由于故障数据稀疏导致模型建立困难的问题,提出一种使用改进人工蜂群算法(IABC)优化Elman神经网络的故障诊断模型。该模型通过建立齿轮箱正常状态下的温度模型,采用残差分析,得到齿轮箱的故障状态,降低了建立模型的复杂度。采用IABC对Elman神经网络的相关参数进行优化,解决了Elman网络收敛速率慢、易陷入局部最优的问题。在IABC算法中,观察蜂阶段采用动态搜索策略,实现搜索能力和开发能力的平衡;在侦查蜂阶段,通过引入混沌变量扰动,增大种群多样性,进而达到全局最优。通过华北某风电场历史数据进行实验,结果表明,IABC与Elman神经网络的结合可对风机齿轮箱故障状态进行识别,且诊断正确率较高,可应用于实际故障诊断。 相似文献