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作者：杨小强;刘波;刘金仙;
单位：重庆科创职业学院智能制造学院;重庆大学自动化学院;重庆长安汽车股份有限公司;
摘要：针对国内农业机械领域存在的联合收割机诊断技术起步较晚、精度不足等问题，提出一种多目标蜣螂算法与概率神经网络融合的诊断方法。首先构建多目标蜣螂算法，通过Tent混沌映射初始化传统蜣螂算法的种群，同时引入了t分布扰动策略和Levy飞行机制，进而平衡算法的全局、局部搜索速率，增强对复杂问题的求解能力。然后通过多目标蜣螂算法对概率神经网络的平滑因子进行自适应调整，提高模型的泛化能力和稳定性，更好地表征特征与模式间的关系。最终将建立的MTDBO-PNN模型应用于联合收割机的故障诊断，经过与其他常用方法的对比验证，表明该方法在诊断时间和精度上均有一定的优势。
关键词：联合收割机;;蜣螂算法;;t分布扰动;;Levy飞行;;概率神经网络;;故障诊断
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62003059);; 重庆市教委科技资助项目(KJQN202005401)
