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魏秀业 、潘宏侠 著 / 国防工业出版社 / 2010-07 / 平装
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粒子群优化及智能故障诊断
粒子群算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法,现已成为进化算法的一个新的重要分支。《粒子群优化及智能故障诊断》对智能优化算法中的粒子群优化算法及其在复杂机械故障诊断中的应用进行深入研究的基础上撰写而成,同时吸收了国内外许多代表性的研究成果。对复杂机械系统进行状态监测与故障诊断是人们普遍重视和关注的课题,《粒子群优化及智能故障诊断》系统地阐述基于参数策略的粒子群改进算法,以复杂机械中的齿轮箱为研究对象,研究基于粒子群优化的齿轮箱智能故障诊断理论与方法。
《粒子群优化及智能故障诊断》可作为智能优化及机械故障诊断相关专业的研究人员以及工程技术人员的参考书。
第1章绪论1.1群体智能及其特点1.2粒子群优化算法的现状与发展1.2.1算法的改进1.2.2算法的分析1.2.3粒子群优化算法的应用1.2.4粒子群优化算法的研究方向1.3机械故障诊断技术研究概述1.3.1故障机理研究1.3.2信号处理技术1.3.3故障诊断方法1.3.4基于人工智能的融合技术的诊断方法第2章粒子群优化算法2.1基本粒子群优化算法2.1.1算法原理2.1.2粒子群优化算法收敛性分析2.1.3粒子群优化算法流程2.1.4基本粒子群优化算法的社会行为分析2.2标准粒子群优化算法2.2.1带惯性权重粒子群优化算法2.2.2带收缩因子粒子群优化算法2.3粒子群优化算法的发展2.3.1自适应粒子群优化算法2.3.2混合粒子群优化算法2.4粒子群优化算法参数的设置2.5粒子群优化算法与遗传算法的比较第3章基于参数策略的粒子群优化算法改进3.1动态加速常数的粒子群优化算法3.1.1算法描述3.1.2算法在函数中的仿真实验3.1.3算法在函数中的测试3.1.4算法在神经网络中的测试3.2速度自适应的粒子群算法3.2.1算法描述3.2.2算法在函数中仿真研究3.2.3算法在神经网络中的仿真研究3.2.4算法在神经网络中的测试3.3主要控制参数的协同关系分析3.3.1已有研究结果概述3.3.2参数间的协同关系对算法的性能控制分析第4章基于粒子群优化的核主元分析特征提取技术4.1基于主元分析方法的特征提取4.2基于核主元分析的特征提取技术4.2.1算法原理4.2.2算法实现4.3基于粒子群优化算法的核函数的参数优化4.3.1核参数优化适应度建立4.3.2粒子群优化核函数参数的实现4.4仿真研究4.4.1构建Iris仿真数据集4.4.2粒子群优化核参数的实现及核主元分析结果4.5基于粒子群优化的核主元分析故障样本特征提取4.5.1建立齿轮箱特征参数集4.5.2基于粒子群优化算法的核参数的优化4.5.3核主元分析结果及特征参数提取第5章基于粒子群优化的齿轮箱传感器优化配置5.1传感器优化布置的研究进展5.1.1传感器优化问题的数学模型描述5.1.2传感器优化配置准则5.1.3传感器优化配置的计算方法5.2粒子群优化方法在齿轮箱测点优化中的应用5.3齿轮箱有限元建摸与模态计算5.3.1齿轮箱箱体建模5.3.2齿轮箱箱体计算模态分析5.4基于粒子群优化的齿轮箱传感器优化布置的实现5.4.1初选点方案5.4.2适应度5.4.3参数编码5.4.4粒子群算法优化测点算法的实现过程5.4.5优化结果及分析5.5齿轮箱箱体试验模态分析5.5.1试验分析的设备5.5.2测点布置及测试方案5.5.3测点频响特性分析5.5.4试验模态结果分析第6章基于粒子群优化神经网络的齿轮箱故障诊断方法6.1齿轮箱故障机理分析6.1.1齿轮常见的故障形式及产生的原因6.1.2轴承常见的故障形式及产生的原因6.2齿轮箱常见故障的振动特征分析6.2.1齿轮的故障特征6.2.2轴承的故障特征6.2.3轴的故障特征6.3齿轮箱故障诊断实验方案¨6.3.1齿轮箱故障的设置6.3.2测点的选定6.3.3齿轮箱信号采集6.4齿轮箱的故障特征值的选取6.5粒子群优化神经网络故障诊断算法实现6.5.1神经网络故障诊断系统的构建6.5.2粒子群优化神经网络参数的设置6.5.3神经网络的训练与诊断样本6.5.4神经网络的理想输出的设置6.5.5神经网络的训练和诊断结果附录A基于粒子群优化算法的函数优化程序附录B基于粒子群优化算法的故障诊断源程序参考文献
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开播时间:09月02日 10:30