过去十余年，人工神经网络得到了良好发展，在各领域中解决了大量间序列预测、分类、聚类及回归等问题。故障诊断技术的实质是模式识别问题，即在故障特征信号与故障类型间建立映射。而故障特征信号常难以用数学规则描述，且设备常难以建立精确的数学模型，这种情况下，人工神经网络以其成熟的理论背景与强大的非线性映射能力成为机械设备故障诊断的重要方法。人工神经网络学习能力和泛化能力是判断其是否能在工程中应用的关键，这些能力是由神经网络的权值与结构直接决定的。目前多用基于误差梯度信息反向传播法计算神经网络权值，这一类方法应用广泛，但也存在一些缺陷。
粒子群算法PSO与遗传算法GA等一类智能数值优化算法可以通过寻找全局最优来优化神经网络，使其获取最佳的权值与结构。近年，IWO(Invasive Weed Optimization)杂草算法又作为一种新的仿生智能数值优化算法解决了大量工程优化问题。杂草算法由Mehrabian与Lucas于2006年提出，并利用该算法求解3个标准多维数值优化函数集及解决了1个鲁棒控制器优化与调节问题验证算法性能;2010 年张氢等利用马尔科夫链证明了IWO 算法的全局收敛性，同时用一个齿轮箱优化实例对其观点进行验证。杂草算法已然在多个领域崭露头角，而将改进IWO用于神经网络故障分类的研究尚未见相关报导。
本文将介绍这一新兴优化算法并提出更适合神经网络故障诊断的改进，讨论适用于神经网络优化的参数设置问题。结合杂草算法与BP算法将网络权值与结构同时进行编码处理代入算法进行优化，试图增强网络的学习能力的同时保证其泛化能力，使其在旋转机械故障诊断中得到更小的故障特征分类误差并且更具实用性。
1 神经网络
神经网络是相互连接的神经元的集合，这些神经元可以通过学习从复杂的数据中发现本质的线性和非线性的趋势。其结构由一个输入层、一个隐含层和一个输出层构成，每一层包含若干神经元，各层之间通过不同的权值和阈值相连。
2 IWO 算法
2.1 算法原理
模拟自然界中杂草占领生存空间生长繁殖的特性进行寻优计算的IWO算法与遗传算法、粒子群算法等相似，都是一种与群体智能相关的计算方法。算法可以用如下伪代码表示：
(1) 随机初始种群;
(2) 依据调制指数确定最初与最终的标准差
(3) 重复下列步骤：
①计算植株适应度值并排序;
②根据适应度繁衍子代;
③达到最大种群数目，父子代竞争;
(4) 达到最大迭代次数，算法停止。
3 改进杂草算法优化神经网络
针对神经网络优化中的具体问题，在具体分析杂草算法搜索过程之后，从杂草算法资源占用，神经网络参数编码，杂草种子的适应度计算三个角度进行了讨论，最后给出杂草算法优化神经网络流程。
3.1 算法原理
经典的杂草算法在解决高维问题时非常出色，神经网络有大量参数，是典型的高维寻优的问题。经典的杂草算法中，种子需要相同的维度，限制了算法只能在相同网络结构下优化初始权值。根据杂草算法的思想本文进行了若干改进。
3.2 杂草种子编码
神经网络进输入层节点数 m 取决于分类信号的特征维数，输出层节点数 n 为需要分类的类别数目，隐层节点数 n 由杂草算法确定。如图1所示，权值aij和阈值cj存在于输入层与隐层之间，bij与dj在隐层与输出层之间。
4 仿真实例
采用转子试验台模拟并测量了3 000 r/min下转子系统正常状态和不平衡、支座松动、不对中、碰磨四种常见故障的振动信号，采用12个传感器采集，通过对振动信号进行分段处理，得到每种状态下的120 组样本。经滤波和消噪后计算这 12 个传感器测得振动信号的均值、标准差、峰值、峰峰值、方根幅值、均方根值以及无量纲指标峭度、偏度、裕度、峰值指标、波形指标11种特征特征值。为使神经网络不至于过大，利用 PCA(Principal Component Analysis)方法进行筛选，最终选取每组样本的6个可以敏感反应设备状态的特征归一化后作为网络输入，筛选详细过程见文献 [13]。将这120组5种样本随机划分为三份，即每份405组，分别用来训练网络，检查网络收敛情况和测试网络性能。划分时用的随机抽取方式，可以保证数据的典型性。
5 结 语
本文为寻找神经网络权值阈值与结构的最优解，通过调整IWO种子产生方式与每代标准差变化方式对算法进行了改进，多维度的种子对不定确定维度的问题进行优化，用标准差震荡变化减小算法的运算量。改进后的IWO算法保持了经典IWO强大的非线性快速搜索能力，优化的神经网络性能优秀，可以满足故障诊断的需要，展示了这一混合智能算法在工程应用方面潜在的巨大能力，也为其他变维度非线性优化问题提供了解决思路。
