均匀两点交叉遗传算法

提出一种均匀的两点交叉算子,并通过理论分析证明,能够扩大遗传算子的搜索子空间,使收敛结果更趋于最优解。两类算例表明,所提出的交叉操作易于实施,且有效。

基于KPCA及改进蚁群遗传算法的齿轮箱故障诊断

鉴于齿轮箱系统的复杂性和齿轮箱故障信号的多样性,提出一种基于KPCA和改进蚁群遗传算法(LACG)相结合的齿轮箱故障诊断新方法。通过KPCA去掉原始故障参数集中的冗余信息,再利用IACG算法找出降维后参数的最优解。IACG算法改进了传统蚁群算法中的概率转移公式,通过增加区域目标函数值,提高了转移运算的效率和准确率;LACG算法增加了局部搜索功能,计算得到的蚂蚁解与遗传算法的均匀两点交叉算子相结合,减少了算法的搜索时间,扩大了搜索空间,使得收敛效果更趋近最优解。实验结果表明,KPCA与IACG相结合的算法可以有效识别齿轮箱故障,相对于传统的蚁群算法,其运算效率和准确率有很大提高。