【摘 要】
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及时准确地对液压系统故障进行监测、预报和诊断具有重要意义。阐述了BP(Back Propagation)神经网络故障模型的基本理论知识,针对BP网络的缺点,提出了利用粒子群算法优化BP网
【机 构】
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安徽工业大学,安徽工业大学电气信息与工程学院,
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及时准确地对液压系统故障进行监测、预报和诊断具有重要意义。阐述了BP(Back Propagation)神经网络故障模型的基本理论知识,针对BP网络的缺点,提出了利用粒子群算法优化BP网络,建立起PSO(particle swarm optimization)优化BP网络故障诊断模型。以液压系统柱塞泵故障为例进行了神经网络建模,并对建立的网络进行仿真。仿真结果测试正确,表明PSO优化的BP网络用于液压系统故障诊断的实用性和可行性。
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