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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明提供了一种基于改进蜣螂算法优化LSTM的风电轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域，解决了现有对风机轴承的故障诊断技术存在过拟合，最优参数难以确定、训练时间长的问题，本发明包括以下步骤：定义目标函数；选择适应度函数计算目标函数值；结合Levy飞行策略计算候选个体位置的目标函数值进行比较；计算候选个体位置的目标函数值进行对照；利用T分布扰动策略，计算最优函数值进行比较；比较迭代次数是否达到最大或最小误差；输出全局最优个体位置和最优的函数值。本发明具有提高诊断准确率、适应性强、减少人工干预、鲁棒性高以及实时监测与预警等优点，对于提升风电设备的可靠性和运行效率具有重要意义。
主权项：1.一种基于改进蜣螂算法优化LSTM的风电轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：定义目标函数fx，初始化蜣螂个体的位置X，X＝1,2，…,m，目标函数fx初始化，随机生成n个蜣螂初始位置Xi，i＝1,2,…,n，设置种群规模、最大迭代次数参数；步骤2：选择适应度函数并计算每个蜣螂位置的目标函数值，得到当前的最优函数值和相应的个体位置；步骤3：更新所有蜣螂的位置，结合Levy飞行策略计算候选个体位置的目标函数值，与上一代最优函数值进行比较，若优于上一代最优函数值，则更新当前种群最优个体位置，否则使用上一代最优函数值；步骤4：计算其他蜣螂位置与最佳位置之间的距离，计算候选个体位置的目标函数值，对照前一代的最优函数值，若优于上一代最优函数值，则更新当前种群最优个体位置，否则使用前一代函数值；步骤5：利用T分布扰动策略，对其他蜣螂的位置进行更新；计算出更新后的蜣螂个体位置最优函数值，与前一代最优函数值比较，若优于上一代最优函数值，则更改目前最优值，否则使用前一代最优函数值；步骤6：比较迭代次数是否达到最大或最小误差，若是则进行下一步，否则返回步骤2重新进行；步骤7：输出全局最优个体位置和最优的函数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种基于改进蜣螂算法优化LSTM的风电轴承故障诊断方法
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