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针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题,提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型,该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢,故障识别率为82%;概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定,故障识别率最大为98%;粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。 相似文献
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基于BP神经网络液压制动故障诊断研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文应用BP神经网络对某进行液压制动系统智能诊断,不仅可以系统的故障进行正确的诊断,而且由于神经网络自学习功能,对于新出现的故障也能够进行预测性的诊断。 相似文献
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BP神经网络由于可以根据误差的反向传播来纠正权值和阈值,但它有可能陷入局部极小,不能确保收敛到全局极小点.反向传播训练次数多,收敛速度慢,使学习结果有时不能令人满意.如果用均方误差指标作为适应值的粒子群算法对BP网络的权值进行训练,会得到较快的收敛速度,而且可以避免局部最值的出现. 相似文献
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基于PSO神经网络的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构.这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除了冗余连接,提高了故障模式识别的能力.仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度,提高了故障模式的识别正确率,可以有效地应用于设备的故障诊断. 相似文献
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针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 相似文献
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运用db5小波对故障电弧信号进行4层分解,提取故障频段能量谱作为特征量,建立BP神经网络.用粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络,从而快速准确地对故障电弧特征量进行拟合,用训练后的神经网络对故障电弧进行预测,达到了较好的预测识别效果,验证了该串联型故障电弧识别方法的有效性. 相似文献
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本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理。为提高BP算法的训练速度和图像重建质量.本文设计了一种利用PSO—BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段。实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高。 相似文献
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一种基于PSO的BP神经网络训练方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于粒子群优化的算法具有全局随机搜索最优解的特点。本文尝试把PSO算法和神经网络权值训练的常用算法BP算法结合起来进行数据的训练,实现对一组数据的训练,并对结果与BP算法的训练结果进行了对比,得到了较好的效果。 相似文献
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为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数,不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete CompressiveStrength数据集为例进行仿真测试,结果表明:PSO-BP模型预测精度较BP、GA—BP模型分别提高了8.26%和2.05%,验证了PSO—BP模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。 相似文献
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基于BP神经网络的故障诊断技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率. 相似文献
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于BP神经网络的模拟电路故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
李云红 《计算机与数字工程》2009,37(6):192-194
BP神经网络因其良好的模式分类能力而被广泛用于模拟电路故障诊断中,但故障分辨率不高,用BP神经网络和其它技术相结合的小波神经网络和量子神经网络进行故障诊断,通过仿真证明故障分辨率得到很大提高。 相似文献
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为了克服粒子群优化算法本身存在的早熟和局部收敛的固有问题,在描述了BP神经网络的基本结构的基础上,介绍了粒子群优化算法(PS0)的基本概念,并通过对二者优缺点的分析与比较,结合二者的优势,将粒子矢量位移应用到PS0算法中,并在此基础上,用改进的PS0算法对BP网络进行训练,还利用某商场的部分消费数据进行了实验。结果表明,基于改进的PS0算法的BP网络在收敛速度和精度上都比基于传统的PSO算法好。 相似文献