基于粒子群优化神经网络的传动箱故障诊断方法研究

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1、基于粒子群优化神经网络的传动箱故障诊断方法研究马清峰潘宏侠中北大学，太原,030051摘要：在研究粒子群优化神经网络训练算法的恳越上，训练BP神经网络便网络的收敛速度大大提高，避免略入局部聂优解；根据振动实脸宝两级传动箱实测敛据•分析研究传号以及提取信号特征值，应用训练后的BP神经网络诊斯传动箱的故陳•实验表明效果良好。关键词：粒子群优化；神经网络；故障诊断中图分类号:TH132文章编号:1004—132X(2006)Sl—0332—03FaultDiagnosisMethodoftheTransmi

2、ssionCaseBasedontheNeuralNetworkofPSOMaQingfengPanHongxiaNorthUniversityofChina♦Taiyuan.030051Abstract：TheBPneuralnetworkwithparticleswarmoptimizationtechnologyheavilyincreasethecongruencespeedofthenetworkstoavoidinvolvinglocalextremum.Accordingtoactual

3、dataoftwolevelstransmissioncaseinthevibrationlab,signalswereanalysedandtheirfeaturevalueswereabstracted.ByapplyingtrainedBPneuralnetworkstodiagnosefaultsofthetransmissioncasesoundgoodeffectisoblained・Keywords：particleswarmopiimization(PSO)；neuralnetwor

4、k；faultdiagnosis0引言粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)是Kennedy等⑴提出的一种基于群体智能原理的优化算法，系统初始化为一组随机解，通过种群中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索.PSO的优势■在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景，特别适合工程应用。人工神经网络是由大扯的人工神经元广泛相互连接而成的非线性网络系统，具有分布式、并行性、非线性尊持点，目前人工神经网络几乎渗透到了科学技术及工程的各个领域•特别是故障诊断、专家系统、

5、智能控制等方面.但是它同时具有收敛速度慢且容易陷入局部册优等不可忽视的缺点。本文针对BP神经网络研究了基于粒子群优化的神经网络训练算法•这种训练算法提岛了BP网络收敛速度，避免陷入局部最优解。结合振动实验室两级传动箱实测数据•分析研究信号，提取信号特征值，应用训练后的BP神经网络诊断传动箱的敌障，实验表明效果较好。1粒子群算法粒子群优化算法的基本思想是，每个优化问题的潜在解都是搜索空间的粒子，所有的粒子都收穩日期：2005—11-03基金氏目：区家自空科学基金资助项冃(50575214)・332・有一

6、个被优化的函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度向量决定他们飞翔的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO初始化为一群随机粒子•然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中•粒子通过跟踪两个极值来更新自己，第一个就是粒子本身到当前时刻为止找到的最好解，这个解称为个体最好值,另一个极值就是築个种群到当前时刻找到的最好解，这个值是全局厳好值假设在一个D维的目标搜索空间中，有m个粒子组成一个群体，其中第F个粒子的位盘为Xi=(xn.X4••••tXtp)i=1.2■••••/其速度也是一个

7、D维向员：Wu(v.l•如•…•如〉第i个粒子迄今为止搜索到的竝优位置为Pi=5•如整个粒子群搜索到的用优位置为Pi-5心••••"“)粒子更新公式如下：%(/+1)=+CiH(pu~工7(“)+(1)工・(/十1)="(“+如(/+1)d—1.2■•••■»(2)g€[—Pi3=7一咎H^SIEP(3)基干粒子群优化神经网络的传动箱故障诊断方法研究——马潸峰燔宏侠式中・G、“均为学习因子•非负常数；□、仪均为服从[0.1]的均匀分布陆机数；Uz为非负数;3为惯性权重函Vl；STEP.STEP分别为当

8、前迭代步数和嚴大迭代步数.s控制着前一速度对当前速度的彫响,s较大时•前一速度的影响较大•全局搜索能力比较强；3较小时•前一速度的影响较小•局部搜索能力比较强•通过权两函数s的大小调整跳出局部极小值。迭代中止的条件是•根据具体问题一般选为眾大迭代次数或粒子群迄今为止搜索到的最优位置满足预定最小适应阈值。2基于粒子群优化的BP网络学习算法粒子群优化BP神经网络是，在网络反向传播过程通过各个粒子在其搜索空间内搜索各层间连接权值和阈值•粒子群各个粒子搜索时，迭