武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
武漢理工大學學報（信息與管理工程版）
무한리공대학학보（신식여관리공정판）
JOURNAL OF WUHAN AUTOMOTIVE POLYTECHNIC UNIVERSITY
2009年
6期
922-925
,共4页
前向神经网络%粒子群优化算法%免疫系统%故障诊断
前嚮神經網絡%粒子群優化算法%免疫繫統%故障診斷
전향신경망락%입자군우화산법%면역계통%고장진단
对机械设备的监控和故障诊断是重要而困难的, 神经网络能够用来榆测设备故障, 但其训练方法容易陷入局部最优.粒子群算法具有全局搜索能力, 将免疫系统中的抗体抑制机理引入粒子群算法以保持粒子多样性, 采用免疫粒子群算法(ImPso)与LM(Ievenberg-marguardt)算法, 结合训练前向神经网络.计算机仿真结果显示, 训练后的网络性能优于使用一般BP算法训练的网络, 将其应用于造球机故障诊断的准确度高于单纯BP算法训练的网络.
對機械設備的鑑控和故障診斷是重要而睏難的, 神經網絡能夠用來榆測設備故障, 但其訓練方法容易陷入跼部最優.粒子群算法具有全跼搜索能力, 將免疫繫統中的抗體抑製機理引入粒子群算法以保持粒子多樣性, 採用免疫粒子群算法(ImPso)與LM(Ievenberg-marguardt)算法, 結閤訓練前嚮神經網絡.計算機倣真結果顯示, 訓練後的網絡性能優于使用一般BP算法訓練的網絡, 將其應用于造毬機故障診斷的準確度高于單純BP算法訓練的網絡.
대궤계설비적감공화고장진단시중요이곤난적, 신경망락능구용래유측설비고장, 단기훈련방법용역함입국부최우.입자군산법구유전국수색능력, 장면역계통중적항체억제궤리인입입자군산법이보지입자다양성, 채용면역입자군산법(ImPso)여LM(Ievenberg-marguardt)산법, 결합훈련전향신경망락.계산궤방진결과현시, 훈련후적망락성능우우사용일반BP산법훈련적망락, 장기응용우조구궤고장진단적준학도고우단순BP산법훈련적망락.
