集成GA-PSO方法的转子系统多点不平衡量识别

论文摘要

针对传统转子动平衡方法需多次启车确定平衡配重、平衡效率低、平衡成本高的问题,提出了集成遗传算法（genetic algorithm,简称GA）及粒子群算法（particle swarm optimization,简称PSO）的转子多点不平衡量在线识别方法。该方法的核心是将转子不平衡量分解为数目、位置、质量和相位信息,分别获取转子系统理论不平衡响应与实际振动特征,正反问题角度相结合实现转子多点不平衡量的准确识别。首先,采用集成化的GA-PSO优化算法进行不平衡量识别;其次,通过引入正则化思想构造新的目标函数,利用遗传算法获取不平衡数目的稀疏表示,实现不平衡量数目识别;最后,采用粒子群算法进行不平衡量位置、质量和相位识别,通过缩小粒子群算法初值范围,提高不平衡位置、质量和相位识别精度。仿真和转子实验台实验数据的识别结果表明,该方法可以有效对转子不平衡量进行在线预估,并可有效指导现场无试重动平衡,从而降低后续转子系统现场动平衡的成本,提高其平衡效率。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张茹鑫,温广瑞,张志芬,徐斌

关键词: 转子,无试重动平衡,遗传算法,正则化,粒子群算法

来源: 振动.测试与诊断 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 西安交通大学机械工程学院,新疆大学机械工程学院

基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YF0210504),国家自然科学基金资助项目(51775409,51421004,51365051),装备预研共用技术和领域基金资助项目(6140004030116JW08001)

分类号: TH133.1

DOI: 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.04.018

页码: 801-809+906-907

总页数: 11

文件大小: 2070K

下载量: 112

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