改进PSO优化WNN的液体火箭发动机故障检测

提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于火箭发动机的故障检测研究。针对传统粒子群算法初期容易陷入局部最优的问题,改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,采用逐渐递减的选取方式。进行动态调整后的粒子群算法有利于在初始迭代时寻找满足条件的局部最优值,在寻找到局部最优值之后能够快速地收敛逼近于全局最优值,提高运算效率。此外,为了提高小波神经网络的学习速率,对所采用的小波神经网络权值和小波基函数参数增加了动量项。两种算法相结合,最终提出一种改进粒子群算法(IPSO)与小波神经网络(WNN)结合的模型。最后根据MATLAB仿真和数据分析表明,新算法可以很好地用于液体火箭发动机的故障检测研究,并且IPSO-WNN模型比BPSO-WNN和WNN模型后期具有较快的局部收敛能力,预测更加准确。