基于PSO-GRNN的直升机旋翼不平衡故障诊断

作     者：谢习华 徐雷 谭耀 马云荣 XIE Xi-hua;XU Lei;TAN Yao;MA Yun-rong

作者机构：中南大学高性能复杂制造国家重点实验室长沙410083 山河智能装备股份有限公司国家级企业技术中心长沙410100 南方粮油作物协同创新中心长沙410100 

出 版 物：《噪声与振动控制》 (Noise and Vibration Control)

年 卷 期：2015年第35卷第2期

页      面：175-179页

学科分类：08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：湖南省教育厅高新科技成果产业化培育项目(12CY001) 湖南省重大科技成果转化项目(2012CK1003) 

主　　题：振动与波 直升机旋翼 故障诊断 粒子群算法 广义回归神经网络 

摘      要：为了准确诊断直升机旋翼不平衡故障,提出了一种基于粒子群算法和广义回归神经网络模型(PSO-GRNN)的故障诊断方法。将交叉验证得到的平均均方误差作为粒子群的适应度函数,运用粒子群算法搜寻最优的GRNN光滑因子,建立最优的故障诊断模型。结果表明:采用PSO-GRNN模型可实现直升机旋翼不平衡的类型和程度的有效诊断,故障类型准确率高达94.29%,故障程度的诊断最大误差仅6.54%,满足工程需求。