【摘 要】
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为提高发动机的安全性,利用BP神经网络进行发动机故障诊断。BP神经网络隐含层节点数根据经验公式选择,并考虑训练方法的影响,通过比较每种方案的误差确定为最佳BP神经网络方
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金面上项目资助（E2015053）,中央高校基本蒲业务费专项资金项目资助（2572018BG02）
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为提高发动机的安全性,利用BP神经网络进行发动机故障诊断。BP神经网络隐含层节点数根据经验公式选择,并考虑训练方法的影响,通过比较每种方案的误差确定为最佳BP神经网络方案。由于BP神经网络存在诸多有待优化之处,选择粒子群算法优化BP神经网络,首先提取粒子群中相应参数作为网络的权值和阈值,然后设置网络进化参数,最后将从粒子群中提取的数值赋给神经网络,进行网络训练。利用发动机故障诊断台架对两种算法进行故障诊断测试,将结果与未优化的BP神经网络进行比较,结果显示,经过粒子群优化后的BP神经网络学习速度和诊断正确
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