改进灰狼优化模糊核聚类在风电齿轮箱故障诊断中的应用

• 作者: 王帅 赵坤 郑小霞 钱轶群
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 灰狼优化算法 莱维飞行 模糊核聚类 风电齿轮箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.06.024

摘要

为准确地辨识已知、未知故障类别,提出一种基于模糊核聚类模型的风电齿轮箱故障诊断新方法.首先,将模型初始聚类中心和核参数作为优化变量,采用改进型灰狼优化算法寻优求解.改进型灰狼优化算法中引入莱维飞行策略和非线性收敛向量,能够提高算法的收敛速度与精度,从而获得最佳分类结果下的各聚类中心和核参数;然后,根据待测样本与各聚类中心之间的核空间样本相似度,先判断样本是否属于已知故障,再诊断故障类别;最后,通过模拟风电齿轮箱的故障实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑小霞	上海电力大学自动化工程学院	31	287	9.0	16.0
2	王帅	上海电力大学自动化工程学院	7	1	1.0	1.0
3	赵坤	上海电力大学自动化工程学院	3	0	0.0	0.0
4	钱轶群	上海电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0