仪器仪表用户
儀器儀錶用戶
의기의표용호
MAIN CONTENTS
2012年
2期
88-90
,共3页
宋云鹏%程广涛%徐军%王成恺
宋雲鵬%程廣濤%徐軍%王成愷
송운붕%정엄도%서군%왕성개
模拟退火%PSO算法%BP算法%神经网络%故障诊断
模擬退火%PSO算法%BP算法%神經網絡%故障診斷
모의퇴화%PSO산법%BP산법%신경망락%고장진단
将基于模拟退火改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP算法用于训练神经网络,该算法能够有效克服BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于汽车发动机异响智能故障诊断.诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率.
將基于模擬退火改進粒子群優化(SAPSO)算法和誤差反嚮傳播(BP)算法相結閤構成的SAPSO-BP算法用于訓練神經網絡,該算法能夠有效剋服BP和PSO算法獨立訓練神經網絡的缺陷,併應用于汽車髮動機異響智能故障診斷.診斷結果錶明,SAPSO-BP混閤算法的收斂速度快于BP及PSO-BP算法,併且具有較高的診斷準確率.
장기우모의퇴화개진입자군우화(SAPSO)산법화오차반향전파(BP)산법상결합구성적SAPSO-BP산법용우훈련신경망락,해산법능구유효극복BP화PSO산법독립훈련신경망락적결함,병응용우기차발동궤이향지능고장진단.진단결과표명,SAPSO-BP혼합산법적수렴속도쾌우BP급PSO-BP산법,병차구유교고적진단준학솔.
