控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2012年
2期
316-319
,共4页
软计算%线控转向系统%故障诊断%粗糙集%径向基神经网络%粒子群优化
軟計算%線控轉嚮繫統%故障診斷%粗糙集%徑嚮基神經網絡%粒子群優化
연계산%선공전향계통%고장진단%조조집%경향기신경망락%입자군우화
针对线控转向汽车的可靠性和安全性以及故障诊断方法的不足,提出了一种基于软计算的汽车线控转向故障诊断方法,该方法利用软计算中的粗糙集和粒子群优化的径向基神经网络进行结合.将粗糙集作为径向基神经网络的输入处理,对样本数据进行属性约简,约简后的属性集作为径向基神经网络的输入以达到缩短网络训练时间的目的.采用粒子群算法对径向基神经网络的基函数中心值和宽度进行编码和寻优,并使用得到的最优中心值和宽度组建径向基神经网络,使得径向基神经网络的样本训练误差相比未优化之前有一定程度的降低.然后使用训练好的神经网络对故障样本进行测试,测试结果表明,该方法加快了神经网络的训练速度,提高了神经网络的诊断准确度.
針對線控轉嚮汽車的可靠性和安全性以及故障診斷方法的不足,提齣瞭一種基于軟計算的汽車線控轉嚮故障診斷方法,該方法利用軟計算中的粗糙集和粒子群優化的徑嚮基神經網絡進行結閤.將粗糙集作為徑嚮基神經網絡的輸入處理,對樣本數據進行屬性約簡,約簡後的屬性集作為徑嚮基神經網絡的輸入以達到縮短網絡訓練時間的目的.採用粒子群算法對徑嚮基神經網絡的基函數中心值和寬度進行編碼和尋優,併使用得到的最優中心值和寬度組建徑嚮基神經網絡,使得徑嚮基神經網絡的樣本訓練誤差相比未優化之前有一定程度的降低.然後使用訓練好的神經網絡對故障樣本進行測試,測試結果錶明,該方法加快瞭神經網絡的訓練速度,提高瞭神經網絡的診斷準確度.
침대선공전향기차적가고성화안전성이급고장진단방법적불족,제출료일충기우연계산적기차선공전향고장진단방법,해방법이용연계산중적조조집화입자군우화적경향기신경망락진행결합.장조조집작위경향기신경망락적수입처리,대양본수거진행속성약간,약간후적속성집작위경향기신경망락적수입이체도축단망락훈련시간적목적.채용입자군산법대경향기신경망락적기함수중심치화관도진행편마화심우,병사용득도적최우중심치화관도조건경향기신경망락,사득경향기신경망락적양본훈련오차상비미우화지전유일정정도적강저.연후사용훈련호적신경망락대고장양본진행측시,측시결과표명,해방법가쾌료신경망락적훈련속도,제고료신경망락적진단준학도.
