CQPSO-BP算法在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用

发布时间：2018-04-30 21:05

  本文选题：风电机组 + 齿轮箱　； 参考：《太阳能学报》2017年08期

【摘要】：为实现风电机组齿轮箱故障模式的有效识别,提出一种基于混沌量子粒子群优化BP神经网络(CQPSOBP)的故障诊断方法。在该算法中,利用混沌序列来初始化粒子的初始角位置,可提高种群的遍历性;通过引入变异操作,避免算法陷入早熟收敛,并依此来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。实例表明,同粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)与BP网络的诊断结果相比,CQPSO-BP算法具有收敛速度快、识别精度高的优点,可有效用于风电机组齿轮箱的故障诊断系统中。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on chaotic quantum particle swarm optimization (QPSO) BP neural network (CQPSOBP) is proposed to effectively identify the gearbox fault pattern of wind turbine. In this algorithm, the initial angular position of particles can be initialized by chaotic sequence, and the ergodicity of population can be improved by introducing mutation operation to avoid the algorithm falling into premature convergence. According to this, the initial weight and threshold of BP neural network are optimized. The example shows that compared with the diagnosis result of BP neural network, the PSO BP neural network has the advantages of fast convergence speed and high recognition precision, and can be effectively used in the fault diagnosis system of wind turbine gearbox.
【作者单位】： 红河学院工学院;
【基金】：国家自然科学基金(51669006)
【分类号】：TM315;TP18

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