□ 连赵斌 □ 王馥华 □ 陆 轶

上海市质量监督检验技术研究院 上海 200072

笔者提出一种鱼群算法-蚁群优化算法混合改进策略,利用近邻函数准则,对风力发电机叶轮故障进行识别。

1 鱼群算法-蚁群优化算法改进策略

利用鱼群算法较快的收敛品质,避免初期过早集结至信息素浓度高的路径。引入蚁群优化算法,不仅增强算法的全局寻优和邻域搜索能力,而且避免陷入局部最优解,实现算法之间的优缺点互补。两种算法遵循的运动规律有一定的相似性,人工鱼随着拥挤度向浓度高的方向游动,蚂蚁随着信息素向浓度高的方向迁移,人工鱼的聚群行为与蚂蚁的更新信息素均取决于伙伴中心或最优个体状态的最优解。由此可见,鱼群算法-蚁群优化算法改进策略是可行有效的。

将两种算法混合后,利用鱼群的觅食行为、聚群行为,缩小全局搜索范围。利用拥挤度与信息素的相似性,在搜索范围缩小后,过渡至蚁群优化算法,通过分布并行式计算和启发式搜索方式,不仅提高收敛速度,而且适当提高收敛精度,在一定程度上克服局部极值的问题。

针对风力发电机叶轮,基于振动信号分析与处理来完成故障诊断。通过传感器采集叶轮传动的振动信号,对获得的信号进行分析和处理,提取其中与故障类型判别有关的特征向量。根据所提取的故障特征,按照某一规律将故障的形态、部位和原因作为样本,进行定位、训练、分类,进而构造机器学习算法,形成诊断网络进行故障识别。……