【摘 要】
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点,为了提高柴油机故障诊断性能,提出首先采用粒子群优化算法对BP网络的初始权重和阈值进行优化,进而对柴油机进行故障
【机 构】
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中北大学机械工程与自动化学院,山西太原030051
【出 处】
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全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2012年代表大会暨学术年会
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点,为了提高柴油机故障诊断性能,提出首先采用粒子群优化算法对BP网络的初始权重和阈值进行优化,进而对柴油机进行故障诊断.同时,为了避免PSO算法早熟,提出了一种基于自适应变异的双种群优化算法(ATPSO),改进后的PSO算法性能有了很大的提高.诊断系统以柴油机振动信号的小波包频带能量为特征输入,以柴油机主要的故障形式为输出,建立拓扑结构为10-14-4的三层神经网络.结果表明,改进后的粒子群优化算法的收敛速度和诊断精度都有了很大的提高,具有良好的故障识别性能.
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