铁路计算机应用
鐵路計算機應用
철로계산궤응용
RAILWAY COMPUTER APPLICATION
2012年
2期
9-12,16
,共5页
滚动轴承%粒子群优化算法%BP神经网络%诊断
滾動軸承%粒子群優化算法%BP神經網絡%診斷
곤동축승%입자군우화산법%BP신경망락%진단
本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性.仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断.相比于常规的BP神经网络模型,此方法不仅改进网络的收敛速度并且提高了预测准确性.
本文提齣瞭一箇基于改進粒子群優化算法的BP神經網絡優化模型來進行軸承故障診斷,此模型融閤粒子群優化算法的全跼尋優能力和BP神經網絡算法的跼部搜索的優勢,有效地防止瞭網絡陷入跼部極小值,同時又保證瞭診斷結果的精確性.倣真結果錶明機車滾動軸承故障得到瞭有效診斷.相比于常規的BP神經網絡模型,此方法不僅改進網絡的收斂速度併且提高瞭預測準確性.
본문제출료일개기우개진입자군우화산법적BP신경망락우화모형래진행축승고장진단,차모형융합입자군우화산법적전국심우능력화BP신경망락산법적국부수색적우세,유효지방지료망락함입국부겁소치,동시우보증료진단결과적정학성.방진결과표명궤차곤동축승고장득도료유효진단.상비우상규적BP신경망락모형,차방법불부개진망락적수렴속도병차제고료예측준학성.
