基于FSA-ACO混合改进算法的蜗轮蜗杆故障识别

• 作者: 朱灵康 杨晗 杨雷 许恺 金昊 高国伟
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 司蜗轮蜗杆 鱼群算法 蚁群算法 故障识别 近邻准则
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 133-136,141
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.11.038

摘要

针对蜗轮蜗杆故障诊断问题,提出基于FSA-ACO混合改进算法的蜗轮蜗杆故障识别的研究方法.该方法提出了FSA-ACO混合改进策略,在谋求一个优势互补的基础上,对算法相关参数优化.同时针对该算法与蜗轮蜗杆故障识别结合构建算法模型问题,提出利用近邻函数准则作理论桥梁策略,寻找一种新的基于FSA-ACO混合算法的蜗轮蜗杆故障诊断技术研究方法.以WPA40型号的蜗轮蜗杆为测试对象,验证了该研究方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨雷	上海理工大学机械工程学院	6	10	2.0	2.0
2	朱灵康	上海理工大学机械工程学院	5	9	2.0	2.0
3	高国伟	上海理工大学机械工程学院	4	11	2.0	3.0
4	许恺	上海理工大学机械工程学院	2	6	2.0	2.0
5	杨晗	上海理工大学机械工程学院	2	2	1.0	1.0
6	金昊	上海理工大学机械工程学院	2	4	2.0	2.0