基于微型遗传算法的最大似然法识别风机转子系统的不对中载荷

转子不对中会加剧风机的振动。基于最大似然法识别不对中载荷时会因参数区间未知产生辩识发散,以及因初始值的敏感性而难以收敛等问题,提出了初始值从0开始,采用搜索区间进退法进行区间探索,以微型遗传算法在相应区间寻优的思路改进最大似然法,将输入和输出参数具有随机性的不对中载荷识别问题转化为可利用微型遗传算法处理的优化问题。该方法以随机不确定性风机转子系统不对中载荷识别为例进行检验,三种测量误差下识别结果显示,基于微型遗传算法改进的最大似然法可提高辩识效果,识别结果受测量误差影响较小,鲁棒性好。