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粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用
被引:14
作者
:
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机构:
魏秀业
潘宏侠
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机构:
中北大学机械工程与自动化学院
潘宏侠
马清峰
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机构:
中北大学机械工程与自动化学院
马清峰
机构
:
[1]
中北大学机械工程与自动化学院
来源
:
振动、测试与诊断
|
2006年
/ 02期
关键词
:
齿轮箱;
故障诊断;
神经网络;
粒子群优化;
D O I
:
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2006.02.011
中图分类号
:
TH132.4 [啮合传动];
学科分类号
:
摘要
:
为提高齿轮箱故障诊断性能,建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入,以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值,利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能,收敛速度快,迭代步数少,诊断精度高,具有良好的故障识别率。
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页码:133 / 137+162 +162
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[1]
基于粒子群优化的神经网络训练算法研究
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[J].
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基于神经网络和灰色理论的传动箱故障诊断研究.[D].孟浩东.中北大学.2005, 03
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