基于Kriging组合模型和NSGA-Ⅲ算法的转子裂纹参数识别

来源：动力工程学报杂志2023年第11期北京时间：

作者：胡楷, 马军, 王晓东, 陈虹潮,

摘要：针对转子裂纹参数定量识别精度不足的问题,提出一种基于Kriging组合模型和非支配解排序遗传算法Ⅲ型(NSGA-III)的转子裂纹参数识别方法。首先,基于动力学模型响应建立不同相关函数的Kriging代理模型作为候选模型库;其次,通过逐步回归模型筛选策略剔除性能不佳的模型并依据启发式权重加权获得最佳Kriging组合模型;再次,应用所提Kriging组合模型建立裂纹参数与裂纹转子系统响应的关系;最后,通过Kriging组合模型预测的响应幅值与实际响应幅值的差异构成多目标函数,利用NSGA-Ⅲ得到识别结果。结果表明:采用该方法识别裂纹参数的最大相对误差为2.5%;相比于基于单个Kriging模型和指数函数-高斯函数组合模型的识别方法,所提方法具有较高的适用性和精确性。

关键词：转子系统,Kriging代理模型,逐步回归,裂纹,参数识别,三代遗传算法,