一种自适应CS算法及其在风电齿轮箱故障诊断中的应用

熊燕; 邹自明; 程加堂; 段志梅

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2023.01.019

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一种自适应CS算法及其在风电齿轮箱故障诊断中的应用

开发应用 | 更新时间：2023-06-07

- 一种自适应CS算法及其在风电齿轮箱故障诊断中的应用
- A Self-adaptive CS Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearboxes
- 机械传动 2023年47卷第1期页码：132-137
- 作者机构：
  
  1.桂林理工大学机械与控制工程学院，广西桂林 541006
  2.红河学院工学院，云南蒙自 661199
- 作者简介：
  
  熊燕（1986— ），女，云南蒙自人，硕士研究生，助理工程师；研究方向为智能优化算法及其应用；xyan2014@163.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(51669006)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2023.01.019
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2023-01-15，
  
  收稿日期：2021-09-28，
  
  修回日期：2021-10-28，
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熊燕,邹自明,程加堂等.一种自适应CS算法及其在风电齿轮箱故障诊断中的应用[J].机械传动,2023,47(01):132-137.

Xiong Yan,Zou Ziming,Cheng Jiatang,et al.A Self-adaptive CS Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearboxes[J].Journal of Mechanical Transmission,2023,47(01):132-137.
熊燕,邹自明,程加堂等.一种自适应CS算法及其在风电齿轮箱故障诊断中的应用[J].机械传动,2023,47(01):132-137. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2023.01.019.

Xiong Yan,Zou Ziming,Cheng Jiatang,et al.A Self-adaptive CS Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearboxes[J].Journal of Mechanical Transmission,2023,47(01):132-137. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2023.01.019.

摘要

针对布谷鸟搜索（CS）算法易出现早熟收敛以及风电机组齿轮箱的故障模式难以有效识别等问题，提出一种基于自适应CS算法的BP神经网络（SaCS-BP）智能诊断技术。通过构建SaCS算法，实现了步长和发现概率的自适应调整，并采用一组基准函数测试了该算法的有效性；将SaCS与BP神经网络进行融合，构建了风电齿轮箱的故障诊断模型。结果表明，SaCS算法具有较佳的寻优精度和普适性。此外，与BP神经网络以及布谷鸟搜索算法优化BP网络（CS-BP）相比，SaCS-BP算法获得了最高的诊断准确度，从而实现了风电齿轮箱故障模式的有效识别。

Abstract

Aiming at the problems of premature convergence of cuckoo search algorithm and difficulty in effectively identifying the fault modes of wind turbine gearboxes

an intelligent diagnosis technology based on BP neural network trained by the self-adaptive cuckoo search (SaCS-BP) algorithm is proposed. By constructing SaCS algorithm

the step size and discovery probability are adjusted adaptively

and a set of benchmark functions are employed to test the effectiveness of the proposed algorithm. Then

the fault diagnosis model of wind turbine gearbox is constructed by combining SaCS with BP neural network. Experimental results show that SaCS algorithm has better optimization accuracy and universality. Moreover

compared with BP neural network and BP network trained by cuckoo search algorithm (CS-BP)

SaCS-BP method has the highest diagnostic accuracy

so as to realize the effective identification of the fault modes of wind turbine gearboxes.

关键词

布谷鸟搜索自适应风电齿轮箱BP神经网络故障诊断

Keywords

Cuckoo search (CS)Self-adaptiveWind turbine gearboxBP neural networkFault diagnosis

references

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