文章标题：基于粒子群优化算法的舰船故障点智能定位研究

文章作者：甘杜芬, 陈小海
关 键 字：粒子群优化;舰船机械设备;故障识别;故障点定位;振动信号;BP神经网络
文章摘要：为保障舰船安全航行，研究基于粒子群优化算法的舰船故障点智能定位方法。采集舰船机械设备运行过程中的振动信号，根据振动信号判断舰船机械设备运行工况是否正常。针对工况异常的振动信号，采用基于小波包理论，根据异常振动信号的多分辨率转换对其实施正交分解，并在此基础上提取特征向量；依照异常振动信号间自熵和互熵的相关性划分特征向量类别。将各类舰船设备振动信号特征向量作为BP神经网络的输入，利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络最优权值与阈值，并通过确定粒子反向适应度提升参数搜索效率，由此优化BP神经网络模型结构，完成舰船故障识别以及故障点智能定位目的。实验结果显示所研究方法在单一故障或多种故障并存条件下就能够准确定位机械设备故障点，同时准确识别机械设备故障，保障舰船安全航行。