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基于蚁群算法的机械故障智能诊断技术研究
Research on Intelligent Diagnosis of Mechanical Fault Based on Ant Colony Algorithm
【Author】 Zhang Zhousuo Zhou Xiaoning Cheng Wei (State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China)
【机构】 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【摘要】 蚁群算法具有正反馈、分布式、并行处理、强鲁棒性等特点.本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,构建了一种多蚂蚁并行自适应蚁群聚类算法。将该算法应用于机车轮对轴承故障识别的正确率为87%,表明蚁群聚类算法用于故障分类具有良好的效果,是机械故障智能诊断的一种有效方法。
【Abstract】 Ant colony algorithm is distributed,parallel,robust and based on positive feedback.Principle of basic ant colony algorithm is introduced,and an adaptive clustering algorithm based on multi-ants parallel mechanism is constructed in this paper.The adaptive clustering algorithm is applied to fault classification of the locomotive wheel-paired bearings,and the accuracy rate of classification is 87%.Research results show the algorithm is effectual on practical fault diagnosis.
【Key words】 Ant colony algorithm; Mechanical fault; Intelligent diagnosis; Clustering analysis;
- 【会议录名称】 2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集
- 【会议名称】2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议
- 【会议时间】2008-08
- 【会议地点】中国青海西宁
- 【分类号】TP277
- 【主办单位】中国振动工程学会故障诊断专业委员会