基于FTA优化CPSO算法的锻压机典型故障诊断研究

简介

为适应多种类型的产品加工需求,锻压机具高度自动化控制能力的提高尤为重要。采用单一智能故障诊断算法无法达到高的故障诊断率以及需要设置复杂的诊断措施等,综合故障树分析(FTA)与混沌粒子群(CPSO)算法相结合方式实现故障诊断。分析实际传感器测点,并与GA与PSO算法结果进行对比。结果表明:FTA-CPSO算法的故障诊断准确率比GA高6.25%,比PSO高4.20%;FTA-CPSO算法可以获得较小的误差,相对GA与PSO达到了更优的诊断性能;经过多次迭代后,所有算法的适应值都减小;FTA-CPSO可以在最短时间内完成迭代计算,有效降低迭代次数,同时搜索时间也明显缩短。