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摘要
针对风电机组轴承故障诊断时的数据特征复杂难以提取，故障诊断准确率低，耗费时间长等问题，提出一种综合型学习粒子群算法(comprehensive learning particle swarm optimization, CLPSO)与改进深度置信网络(improved deep belief network, IDBN)相结合的故障诊断方法。首先在DBN内部添加了迭代误差阈值优化策略构建IDBN,大大减少了训练时间；然后利用CLPSO算法优选IDBN网络结构，运用具有最优结构的IDBN模型从原始信号中提取故障特征，识别轴承的故障类型。仿真实验结果表明，CLPSO-IDBN算法模型具有更高的准确率以及在相同情况时更少的训练时间，在训练集和测试集上的诊断准确率分别达到了98.28%与97%,并且可以平均节省约30%的训练时间，与4种其他方法相比较，证实了新方法的有效性与准确性。
- 出版日期2023
- 单位江南大学
