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作者：郑晓彦;李润哲;胡慧敏;王诚;
单位：河南开放大学机电工程学院;河南财经政法大学计算机与信息工程学院;河南锐天电子技术有限公司;
摘要：为了进一步提高通过自适应方法获取最优SAE网络超参数的能力，引进和声搜索算法（HS）来实现对网络超参数优化的功能，并成功应用于发动机气门间隙异常故障诊断领域。对SAE前三层节点丢弃比例以及隐含层节点数进行设置，确保HS-SAE模型具备良好泛化性能。采用实验方式测试发动机测试不同气门运行状态故障。研究结果表明：相对于最初信号，采用域包络方法有效去除背景噪声带来的波动性，SAE方法在未预处理下保持原始信号参数，联合参数试验诊断正确率提高到99.5%，得到具有最佳匹配性超参数。HS-SAE算法在多数小样本测试中优于其他算法，达到较高精度控制性能，HS-SAE算法对气门间隙异常故障的诊断可以实现较高准确性。该研究有助于提高发动机的异常识别能力，也可拓宽到其他的机械领域。
关键词：发动机气门;;特征提取;;和声搜索算法;;参数优化;;故障诊断
基金资助：河南科技攻关项目（202102210319）
