速度自适应粒子群优化算法在故障诊断中的应用

摘要

本文在原始粒子群优化算法（PSO）中设置动态最大限制速度基础上，提出一种速度自适应粒子群优化算法，经过神经网络的测试表明：该算法在收敛速度和精度上都优于原始算法，并且参数选取灵活，容易实现。将改进算法应用于实验室变速箱的神经网络故障诊断系统中，并与PSO和BP 算法进行了比较。结论是速度自适应粒子群优化算法应用于故障诊断系统中，不仅对变速箱故障的识别准确率比较高，而且使故障诊断的精度和效率得到提高。