面向复杂旋转机械故障诊断的混沌
粒子群算法研究

doi:10.15966/j.cnki.dnydx.2023.05.015

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摘要针对传统旋转机械故障诊断算法存在的诊断精度低、分类性能差的不足，提出一种面向复杂机械故障诊断的混沌粒子群算法。基于S变换提取非平稳故障信号的特征，并利用高斯窗口函数抑制噪声干扰，提升故障信号的局部适应度；利用混沌理论中的混沌振子，提取微弱故障信号的振幅和频率，并基于粒子群算法在全局范围内寻找最优的模型参数组合；依据混沌优化理论改善经典粒子群算法的局部寻优性能，在全局范围内获取最优解。实验结果表明，在3种不同的电机载荷条件下，提出算法均能够准确识别出故障样本，且针对不同故障类型的平均分类准确率在98%以上。

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关键词 ：旋转机械, 混沌粒子群, S变换, 混沌振子, 全局寻优

年卷期日期: 2023-05-10 出版日期: 2024-01-26

引用本文:

黄惇晶. 面向复杂旋转机械故障诊断的混沌粒子群算法研究[J]. 电脑与电信, 2023, 1(5): 95-.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/10.15966/j.cnki.dnydx.2023.05.015 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2023/V1/I5/95