铁路计算机应用
鐵路計算機應用
철로계산궤응용
RAILWAY COMPUTER APPLICATION
2011年
12期
29-32
,共4页
粒子群优化%神经网络%齿轮%故障诊断
粒子群優化%神經網絡%齒輪%故障診斷
입자군우화%신경망락%치륜%고장진단
针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能；利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.
針對BP神經網絡容易陷入跼部極小及收斂速度慢的問題,本文利用粒子群優化算法代替BP算法中的梯度下降法訓練神經網絡的權重和闞值,有效地改善瞭BP網絡診斷性能；利用訓練後的神經網絡對齒輪進行瞭故障診斷,併比較瞭基于粒子群優化算法與BP算法的診斷結果,通過倣真實驗錶明:無論是在診斷速度上還是在診斷精度上,PSO-BP神經網絡診斷性能都比單獨的運用神經網絡有很大提高.
침대BP신경망락용역함입국부겁소급수렴속도만적문제,본문이용입자군우화산법대체BP산법중적제도하강법훈련신경망락적권중화감치,유효지개선료BP망락진단성능；이용훈련후적신경망락대치륜진행료고장진단,병비교료기우입자군우화산법여BP산법적진단결과,통과방진실험표명:무론시재진단속도상환시재진단정도상,PSO-BP신경망락진단성능도비단독적운용신경망락유흔대제고.
