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改进粒子群神经网络在发射机控制器故障诊断中的应用.pdf
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改进粒子群神经网络在发射机控制器故障诊断中的应用.pdf
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改进粒子群神经网络在发射机控制器故障诊断中的应用 (2017年)
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针对发射机控制器故障诊断效率低且定位不准确的问题,采用改进粒子群优化的神经网络及专家系统相结合的故障诊断方法对发射机控制器进行故障诊断.对三块控制板电路正常及故障时所对应的采集数据分别构造网络进行训练,为了提高神经网络训练速度和精度,利用改进的粒子群对其进行优化.仿真结果表明,该故障诊断方法可以较好的对发射机控制器进行故障诊断,为发射机控制器故障诊断提供便利.
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粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用_魏秀业
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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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针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度。最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精度高。
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