机械工程师
機械工程師
궤계공정사
MECHANICAL ENGINEER
2011年
9期
74-77
,共4页
粒子群算法%差分进化算法%故障诊断%齿轮箱
粒子群算法%差分進化算法%故障診斷%齒輪箱
입자군산법%차분진화산법%고장진단%치륜상
分析了粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的特点,提出了一种PSO-DV算法用于优化BP神经网络的权值和阈值,并利用PSO-DV算法优化的BP神经网络进行了齿轮箱的故障诊断.试验结果表明,PSO-DV算法可以避免神经网络陷入局部极小,改善了收敛性能,同时保证了齿轮箱故障诊断的正判率.
分析瞭粒子群算法(PSO)和差分進化算法(DE)的特點,提齣瞭一種PSO-DV算法用于優化BP神經網絡的權值和閾值,併利用PSO-DV算法優化的BP神經網絡進行瞭齒輪箱的故障診斷.試驗結果錶明,PSO-DV算法可以避免神經網絡陷入跼部極小,改善瞭收斂性能,同時保證瞭齒輪箱故障診斷的正判率.
분석료입자군산법(PSO)화차분진화산법(DE)적특점,제출료일충PSO-DV산법용우우화BP신경망락적권치화역치,병이용PSO-DV산법우화적BP신경망락진행료치륜상적고장진단.시험결과표명,PSO-DV산법가이피면신경망락함입국부겁소,개선료수렴성능,동시보증료치륜상고장진단적정판솔.
