机械设计与制造工程
機械設計與製造工程
궤계설계여제조공정
MACHINE DESIGN AND MANUFACTURING ENGINEERING
2015年
3期
65-68
,共4页
滚动轴承%故障诊断%遗传算法%BP神经网络
滾動軸承%故障診斷%遺傳算法%BP神經網絡
곤동축승%고장진단%유전산법%BP신경망락
rolling bearing%fault diagnosis%genetic algorithm%BP neural network
针对滚动轴承的故障诊断问题，提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数，利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化，并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真，结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。
針對滾動軸承的故障診斷問題，提齣瞭一種基于遺傳算法的BP神經網絡滾動軸承故障診斷方法。以BP神經網絡的誤差為目標函數，利用遺傳算法進行BP神經網絡的權值和閾值優化，併用優化後的BP神經網絡進行故障診斷。通過MATLAB倣真，結果錶明遺傳算法優化的BP神經網絡相比傳統的BP神經網絡具有更好的診斷效率和準確度。
침대곤동축승적고장진단문제，제출료일충기우유전산법적BP신경망락곤동축승고장진단방법。이BP신경망락적오차위목표함수，이용유전산법진행BP신경망락적권치화역치우화，병용우화후적BP신경망락진행고장진단。통과MATLAB방진，결과표명유전산법우화적BP신경망락상비전통적BP신경망락구유경호적진단효솔화준학도。
It establishes an BP neural network of genetic algorithm method to achieve fault diagnosis for rolling bearings .Taking the error as objective function , it optimizes the weights and biases of BP neural network with genetic algorithm , and accomplishes the fault diagnosis via the optimized BP neural network .This genetic algo-rithm optimization of BP network has better diagnostic efficiency and accuracy compared to traditional BP network in simulation results by MATLAB .
