图书介绍
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- 魏秀业,潘宏侠著 著
- 出版社: 北京:国防工业出版社
- ISBN:9787118070217
- 出版时间:2010
- 标注页数:178页
- 文件大小:7MB
- 文件页数:188页
- 主题词:人工智能-算法理论-应用-机械设备-故障诊断
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 群体智能及其特点2
1.2 粒子群优化算法的现状与发展3
1.2.1 算法的改进3
1.2.2 算法的分析6
1.2.3 粒子群优化算法的应用6
1.2.4 粒子群优化算法的研究方向7
1.3 机械故障诊断技术研究概述8
1.3.1 故障机理研究9
1.3.2 信号处理技术9
1.3.3 故障诊断方法11
1.3.4 基于人工智能的融合技术的诊断方法12
第2章 粒子群优化算法17
2.1 基本粒子群优化算法18
2.1.1 算法原理18
2.1.2 粒子群优化算法收敛性分析19
2.1.3 粒子群优化算法流程24
2.1.4 基本粒子群优化算法的社会行为分析25
2.2 标准粒子群优化算法26
2.2.1 带惯性权重粒子群优化算法26
2.2.2 带收缩因子粒子群优化算法27
2.3 粒子群优化算法的发展27
2.3.1 自适应粒子群优化算法28
2.3.2 混合粒子群优化算法28
2.4 粒子群优化算法参数的设置30
2.5 粒子群优化算法与遗传算法的比较32
第3章 基于参数策略的粒子群优化算法改进35
3.1 动态加速常数的粒子群优化算法35
3.1.1 算法描述35
3.1.2 算法在函数中的仿真实验36
3.1.3 算法在函数中的测试41
3.1.4 算法在神经网络中的测试45
3.2 速度自适应的粒子群算法50
3.2.1 算法描述50
3.2.2 算法在函数中仿真研究51
3.2.3 算法在神经网络中的仿真研究54
3.2.4 算法在神经网络中的测试57
3.3 主要控制参数的协同关系分析60
3.3.1 已有研究结果概述60
3.3.2 参数间的协同关系对算法的性能控制分析60
第4章 基于粒子群优化的核主元分析特征提取技术63
4.1 基于主元分析方法的特征提取64
4.2 基于核主元分析的特征提取技术66
4.2.1 算法原理66
4.2.2 算法实现69
4.3 基于粒子群优化算法的核函数的参数优化69
4.3.1 核参数优化适应度建立70
4.3.2 粒子群优化核函数参数的实现72
4.4 仿真研究73
4.4.1 构建Iris仿真数据集73
4.4.2 粒子群优化核参数的实现及核主元分析结果74
4.5 基于粒子群优化的核主元分析故障样本特征提取77
4.5.1 建立齿轮箱特征参数集77
4.5.2 基于粒子群优化算法的核参数的优化79
4.5.3 核主元分析结果及特征参数提取81
第5章 基于粒子群优化的齿轮箱传感器优化配置88
5.1 传感器优化布置的研究进展89
5.1.1 传感器优化问题的数学模型描述89
5.1.2 传感器优化配置准则90
5.1.3 传感器优化配置的计算方法92
5.2 粒子群优化方法在齿轮箱测点优化中的应用93
5.3 齿轮箱有限元建摸与模态计算94
5.3.1 齿轮箱箱体建模94
5.3.2 齿轮箱箱体计算模态分析96
5.4 基于粒子群优化的齿轮箱传感器优化布置的实现99
5.4.1 初选点方案99
5.4.2 适应度104
5.4.3 参数编码104
5.4.4 粒子群算法优化测点算法的实现过程104
5.4.5 优化结果及分析105
5.5 齿轮箱箱体试验模态分析110
5.5.1 试验分析的设备110
5.5.2 测点布置及测试方案110
5.5.3 测点频响特性分析111
5.5.4 试验模态结果分析118
第6章 基于粒子群优化神经网络的齿轮箱故障诊断方法121
6.1 齿轮箱故障机理分析121
6.1.1 齿轮常见的故障形式及产生的原因122
6.1.2 轴承常见的故障形式及产生的原因123
6.2 齿轮箱常见故障的振动特征分析124
6.2.1 齿轮的故障特征124
6.2.2 轴承的故障特征125
6.2.3 轴的故障特征126
6.3 齿轮箱故障诊断实验方案126
6.3.1 齿轮箱故障的设置127
6.3.2 测点的选定128
6.3.3 齿轮箱信号采集129
6.4 齿轮箱的故障特征值的选取130
6.5 粒子群优化神经网络故障诊断算法实现130
6.5.1 神经网络故障诊断系统的构建130
6.5.2 粒子群优化神经网络参数的设置131
6.5.3 神经网络的训练与诊断样本131
6.5.4 神经网络的理想输出的设置133
6.5.5 神经网络的训练和诊断结果134
附录A 基于粒子群优化算法的函数优化程序139
附录B 基于粒子群优化算法的故障诊断源程序143
参考文献171
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