齿轮箱传感器优化布置研究

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1、第31卷第11期201兵工学报V01.31NOV.NO.1120100年11月ACTAARMAMENTARII齿轮箱传感器优化布置研究魏秀业，潘宏侠，黄晋英（中北大学机械工程与口动化学院。山西太原030051）摘要：提出利用粒子群优化（PSO）算法解决齿轮箱故障检测中传感器优化布置问题的方法。在着重分析加速度传感器优化布置的模态置信准则后，构建了应用PSO算法解决此类优化问题的适应度函数。以齿轮箱有限元建模和模态分析结果为依据，以适应度函数作为评价忖标，应用加速度自适应粒子群优化算法，实现了齿轮箱传感器的

2、优化与定位。通过齿轮箱的试验模态分析和频响函数特性分析，证明了基TPS0算法的齿轮箱传感器优化布置方法是可行的。用优化后的6个测点布置传感器，故障诊断精度提高26.1%.关键词：人工智能；粒子群优化；传感器布置；齿轮箱中图分类号：TJ8I；TP306文献标志码：A文章编号：1000-1093（2010）11—1508旬6StudyonSensorOptimalLayoutf0rGearboXWEIXiu—ye,PANIIong_Xia,HUANGJin—ying(Schoo1ofMeehanica1Eng

3、ineeringandAutomation,NoahUniversity0fChina,Taiyuan030051,Shanx•1,China)AbstraCt:Thispap(erdescribestionbased0nanapproacht0oPtimizethe1ayout0fsensorsusedf0rgearb0xfau1tdetec?topartic1eswarmoptimizatiO1Q(PSO)a1gorithm.Thefitnessfunction•1sestab1ishedonS01v

4、ethe0ptima1prob1embyusingPSOafteranalysisoutthemodalassurancecriterion(MAC)foroptimallay?ofaccelerationsensors.Accordingtothefinitee1ementmodelandmodalana1ysisofgearbox,thePSOtowithdynamicacceleratingconstants(CPSO)isapp1iedimp1ementoptimizationandlocaliz

5、ationofsen—sors.Themodalandfrequencyresponseana1ysesshowthatthemethodisfeasible.Theprecisionoffaultdiagnosiswithsixopti恚幔？sensorsincreasesby26.1%.Keywords：artificia1intel1igence；particleswarmoptimization；sensor1ayout；gearbox传感器的优化布置是齿轮箱监测系统中重要的问题，应该做到使用尽量

6、少的传感器获取尽可能多的结构信息。在国内外现有的对传感器优化布置研究中，对于桥梁监测系统传感器优化布置研究较多，而对于齿轮箱这类复杂的机械设备传感器优化布置的方法研究甚少。文献［1一5］将优化传感器用于模态测试和参数识别、故障检测中，文献［6］用主元分析法优化传感器布置用于过程监控。智能的优化算法是近几年发展起來的模拟生物和物理过程的方法，在传感器布置中占有重要的地位，其中以遗传算收穡日期：2009-09-24基金项浚汗易匀豢蒲山裟手牟浚Q担埃福罚担玻矗罚?作者简介：魏秀业(1965—)，女，副教授。E—

7、mai1:weixiuye@163.corn法应用和研究最为广泛“1,它弥补了传统的优化算法的很多不足。粒子群算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法，其采用实数编码，避免了遗传算法复杂的操作过程，简单易实现，忖前围绕提高收敛速度、避免早熟等进行了多种算法改进，已经取得一些研究成果，并在一些领域得到应用。由于粒子群优化(PS0)算法在解决优化问题上有具明显的优势，木文将针对齿轮箱信号采集过程中传感器布置数量难以估计和定位困难的现象，将PS0算法引入到齿轮箱状态检测和故障诊断的传感器优化问题万方数据第11期

8、齿轮箱传感器优化布覺研究上，提出以目标函数作为优化的依据，应用改进的动态加速常数的ps0算法解决传感器测点的选择和优化问题。1的探索新空间的能力，随着迭代的进行线性减小，而局部搜索的能力线性增加,加大局部开发能力以得到最优值。22.1加速度口适应粒子群优化算法通常基于种群的优化方法，在优化的早期应该PS0算法在齿轮箱测点优化中的应用PS0算法传感器布置的适应度测点选择问题实际上是一种满足一定准则或忖鼓励粒子在整个搜索空间移动，