噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (4): 129-134.

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自适应变异麻雀算法优化LSTM变速箱故障诊断

蒋开正1，吕丽平2
（
  

  1. （ 1. 四川职业技术学院汽车工程系，四川遂宁629000；
    2. 郑州升达经贸管理学院信息工程学院，郑州451191 ）
  • 出版日期:2023-08-18 发布日期:2023-08-18

Gearbox Fault Diagnosis Based on LSTM Optimized by Adaptive Mutation Sparrow Search Algorithm

  • Online:2023-08-18 Published:2023-08-18

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摘要： 针对麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化深度长短时记忆网络（Long-short Term Memory，LSTM）模型参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题，对SSA算法进行改进，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（Adaptive Mutation Sparrow Search Algorithm，AMSSA）。AMSSA在SSA基础上，引入发现者和跟随者数量自适应调整策略、发现者和跟随者柯西变异策略，提高算法的寻优能力。以AMSSA为LTSM模型参数优化方法，建立变速箱故障诊断模型，并进行实验验证。结果表明：相比于SSA，AMSSA优化LSTM的诊断精度提升4 %；相比于其他3种类型优化算法，在诊断精度提升的同时耗时更短。

关键词: 故障诊断, 长短时记忆网络, 麻雀算法, 优化, 变速箱