【摘 要】
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提出了基于粒子群优化算法(PSO)优化Elman神经网络的滚动轴承故障诊断模型.采用具有动态递归特性的Elman神经网络代替常用的前向传播神经网络BP神经网络,可以增强滚动轴承故
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249
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提出了基于粒子群优化算法(PSO)优化Elman神经网络的滚动轴承故障诊断模型.采用具有动态递归特性的Elman神经网络代替常用的前向传播神经网络BP神经网络,可以增强滚动轴承故障诊断模型的联想和泛化能力.采用粒子群优化算法对Elman神经网络的学习训练过程进行优化,充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能,能克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷.仿真结果显示,较之传统方法,PSO-Elman能够快速准确识别滚动轴承的故障类型.
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