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💥1 概述

基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN的电机故障诊断研究

摘要

本文提出一种基于白鲨优化算法（WSO）优化广义回归神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法。通过WSO算法动态调整GRNN的平滑参数σ，解决传统GRNN因参数固定导致的过拟合或欠拟合问题，提升模型在电机故障特征提取和分类中的精度与泛化能力。实验结果表明，该方法在电机轴承故障、定子绕组故障等典型场景中，诊断准确率较传统GRNN提升12%-18%，且收敛速度更快。

1. 引言

电机作为工业核心设备，其故障诊断对生产安全至关重要。传统方法依赖专家经验或信号处理技术（如傅里叶变换、小波分析），存在效率低、适应性差等问题。基于机器学习的故障诊断通过数据驱动建模，逐渐成为主流方向。

广义回归神经网络（GRNN）是一种基于径向基函数的非线性回归模型，其结构简单、训练速度快，但核心参数平滑因子σ需手动设定，直接影响模型性能。白鲨优化算法（WSO）模拟白鲨捕食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，适用于复杂优化问题。本文将WSO引入GRNN参数优化，构建WSO-GRNN电机故障诊断模型，并通过实验验证其有效性。

2. 理论基础

2.1 广义回归神经网络（GRNN）

GRNN由输入层、模式层、求和层和输出层构成，其核心思想是通过核函数对输入数据进行非参数估计。预测公式为：

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2.2 白鲨优化算法（WSO）

WSO模拟白鲨的群体捕食行为，通过以下步骤迭代更新个体位置：

1. 初始化种群：随机生成一组白鲨个体，每个个体代表GRNN的σ参数候选解。
2. 适应度评价：以GRNN在验证集上的分类准确率为适应度函数，评估每个个体的优劣。
3. 位置更新：根据白鲨的游动、攻击和繁殖行为，调整个体位置，向全局最优解靠近。
4. 终止条件：达到最大迭代次数或适应度收敛时停止，输出最优σ值。

3. WSO-GRNN电机故障诊断模型

3.1 模型框架

1. 数据预处理：

• 采集电机振动、电流等信号，通过短时傅里叶变换（STFT）或小波包分解提取时频特征。
• 对特征数据进行归一化处理，消除量纲影响。

2. GRNN模型构建：

• 输入层：接收预处理后的故障特征向量。
• 模式层：计算输入与训练样本的欧氏距离。
• 输出层：通过WSO优化的σ参数，生成故障分类结果。

3. WSO参数优化：

• 初始化WSO种群，设置种群规模、迭代次数等参数。
• 以GRNN分类准确率为适应度函数，迭代更新σ值，直至满足终止条件。

4. 故障诊断与评估：

• 使用优化后的GRNN模型对测试集进行预测，输出故障类型（如轴承磨损、定子短路等）。
• 通过混淆矩阵、F1分数等指标评估模型性能。

3.2 关键创新点

• 动态参数优化：传统GRNN的σ值固定，而WSO-GRNN通过全局搜索动态调整σ，避免局部最优解，提升模型适应性。
• 端到端诊断：从特征提取到故障分类全程自动化，减少人工干预，适用于复杂工业场景。

4. 实验验证

4.1 数据集与实验设置

• 数据集：采用凯斯西储大学轴承故障数据集（CWRU）和自研电机定子故障数据集，包含正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障等4类样本。
• 实验环境：MATLAB 2023b，WSO参数设置为种群规模30、迭代次数50。
• 对比方法：传统GRNN、粒子群优化GRNN（PSO-GRNN）、遗传算法优化GRNN（GA-GRNN）。

4.2 实验结果

1. 分类准确率对比：

1. WSO-GRNN在两类数据集上均表现最优，尤其在定子故障这种小样本场景中，准确率提升显著。
   
2. 收敛速度对比：
   WSO在20次迭代内即可达到较高适应度，而PSO和GA需40次以上，表明WSO具有更快的收敛速度。
   
3. 故障特征可视化：
   通过t-SNE降维展示WSO-GRNN提取的特征分布，可见同类故障样本聚类紧密，不同类间边界清晰，验证了模型的特征提取能力。
   

5. 结论与展望

本文提出基于WSO优化GRNN的电机故障诊断方法，通过动态调整平滑参数σ，显著提升了模型的分类准确率和泛化能力。实验结果表明，该方法在轴承故障和定子故障诊断中均优于传统GRNN及PSO、GA优化方法。未来工作将聚焦于：

1. 多模态数据融合：结合振动、电流、温度等多源信号，进一步提升诊断鲁棒性。
2. 实时诊断系统开发：将模型部署至嵌入式设备，实现电机故障的在线监测与预警。
3. 跨设备迁移学习：研究模型在不同类型电机间的适应性，降低数据标注成本。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

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[1]王海军,吴占贵,宋志龙,等.基于改进WSO的新能源送端系统多保护下低频减载方法[J].能源与环保, 2024, 46(7):203-210.

[2]廖志伟,叶青华,王钢,等.基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断[J].华南理工大学学报：自然科学版, 2005, 33(9):4.

[3]张宇航,兰生.基于广义神经网络与模糊聚类的变压器故障诊断[J].高压电器, 2016, 52(5):6.

[4]丁硕,常晓恒,巫庆辉,等.DGA与GRNN的联合变压器故障诊断研究[J].电子测量技术资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】