發(fā)布時(shí)間：2020-10-08 17:03

　　 粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一種智能優(yōu)化算法,具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少以及全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。本文在研究粒子群優(yōu)化算法理論以及算法參數(shù)、性能的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了一種改進(jìn)的粒子群算法,并將其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)結(jié)合,建立了兩種液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型,應(yīng)用在航天發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理中。在PSO改進(jìn)算法中,本文引入粒子間的相似度來判斷粒子群中的聚集度大小,用聚集度大小度量群體粒子的多樣性程度,并根據(jù)群體粒子中的多樣性程度,引入隨機(jī)變異對(duì)群體中的粒子產(chǎn)生變異,通過重新調(diào)整粒子的位置,從而避免粒子群算法陷入局部最優(yōu)。在PSO算法研究的基礎(chǔ)上,本文用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,搜索到最優(yōu)位置賦給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后通過選取的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障檢測模型,最后使用該模型對(duì)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,從而建立改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)(Liquid-Propellant Rocket Engine,LRE)故障檢測模型。針對(duì)實(shí)際診斷中故障樣本數(shù)據(jù)十分有限,本文將改進(jìn)的粒子群算法與非常適合小樣本數(shù)據(jù)檢測的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)結(jié)合起來,對(duì)核函數(shù)寬度和懲罰因子,這兩個(gè)決定模型的泛化能力和穩(wěn)定性的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立改進(jìn)粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的故障檢測模型,運(yùn)用到液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢測中。仿真實(shí)驗(yàn)表明,以上兩種液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測算法均具有較高的準(zhǔn)確性,對(duì)于故障預(yù)測、減少虛警或漏警現(xiàn)象、提高航天發(fā)射的安全性,具有積極的意義。最后,論文構(gòu)建了一種航天發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理測試平臺(tái),集成本文建立的故障檢測模型后,能在航天發(fā)動(dòng)機(jī)健康參數(shù)實(shí)時(shí)收集管理的同時(shí)完成故障檢測。
【學(xué)位單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;V43
【部分圖文】：

2 粒子群算法的應(yīng)用研究粒子群算法提出以來，對(duì)其進(jìn)行研究的步伐從未停止，針對(duì) PSO 算法的理論化和其他智能算法相結(jié)合等論文發(fā)表數(shù)量逐漸增長，圖1.1給出了Enginee包含了與 PSO 算法相關(guān)的論文數(shù)量，表露出了該算法的研究在近幾年內(nèi)題。PSO 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用是該算法的經(jīng)典應(yīng)用之一，主要原因是經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中不引如梯度下降信息的方法，對(duì)于 PSO 中的傳遞函數(shù)能否不考慮，從而得到的優(yōu)化算法能夠廣泛的應(yīng)用到實(shí)際問題中。然而對(duì)神經(jīng)斷加快，利用粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化逐漸演變成為對(duì)權(quán)重、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和化，對(duì)其優(yōu)化的方法是運(yùn)用種群中的各個(gè)粒子的維數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要優(yōu)過粒子群算法在可行解的范圍內(nèi)進(jìn)行尋找最優(yōu)解，而搜索到的最優(yōu)解就是優(yōu)化的參數(shù)，完成對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的目標(biāo)。粒子群算法具有鮮明的自的搜索尋優(yōu)技術(shù)，已被用于解決多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的問題。例如對(duì)作業(yè)車間的題[20]，特征選擇的降維和選取特征問題[21]傳感器網(wǎng)絡(luò)[22]，超大規(guī)模電路設(shè)程領(lǐng)域。

變化是隨迭代次數(shù)而增大；理想狀態(tài)下的粒子能，迭代后期擁有較好的探索性能，因此參數(shù)�。籘 表示算法設(shè)定的最大優(yōu)化次數(shù)，t表示根據(jù)聚集度的大小判斷該粒子群多樣性，在檢子之間的相似度，再根據(jù)相似度的大小以不同粒子的多樣性，進(jìn)而使種群的全局搜索能力和便，將上文對(duì)一般 PSO 進(jìn)行改進(jìn)算法簡稱為分析出的改進(jìn)粒子群算法性能，選取了四個(gè)具有代較 BPSO、LDWPSO 和 SPSO 三種算法的收斂，對(duì)選取的函數(shù)介紹如下：：211( )miif x x ，為典型的多維單峰函數(shù)。該函數(shù)數(shù)對(duì)應(yīng)的圖形如下圖 2.3 所示：

圖 2.4 Rosenbrock 二維函數(shù) MATLAB 圖數(shù):231( ) ( 10cos(2 ) 10)ni iif x x x ，含有較多的局?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的圖形如圖 2.5 所示：圖 2.5 Rastrigin 二維函數(shù) MATLAB 圖數(shù)：241 11( ) cos( ) 14000nniii ixf x xi ，為典型旋轉(zhuǎn)

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