首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种优化算法在齿轮传动装置故障诊断中的应用
引用本文:杨长保,刘波.一种优化算法在齿轮传动装置故障诊断中的应用[J].机械工程师,2011(9):74-77.
作者姓名:杨长保  刘波
作者单位:1. 华中光电技术研究所-武汉光电国家实验室,武汉,430073
2. 中北大学机械工程与自动化学院,太原,030051
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875247)
摘    要:分析了粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的特点,提出了一种PSO-DV算法用于优化BP神经网络的权值和阈值,并利用PSO-DV算法优化的BP神经网络进行了齿轮箱的故障诊断。试验结果表明,PSO-DV算法可以避免神经网络陷入局部极小,改善了收敛性能,同时保证了齿轮箱故障诊断的正判率。

关 键 词:粒子群算法  差分进化算法  故障诊断  齿轮箱

Gearbox Fault Diagnosis Via Neural Network Based on PSO-DV
YANG Chang-bao,LIU Bo.Gearbox Fault Diagnosis Via Neural Network Based on PSO-DV[J].Mechanical Engineer,2011(9):74-77.
Authors:YANG Chang-bao  LIU Bo
Affiliation:YANG Chang-bao1,LIU Bo2(1.Huazhong Institute of Electro-optics-Wuhan National Laboratory for Optoelectronics,Wuhan 430073,China,2.North University of China,Taiyuan 030051,China)
Abstract:A PSO-DV algorithm is proposed based on analysis of characteristic of particle swarm optimization and differential evolution algorithms to optimize parameters of BP neural network.Then,the PSO-DV algorithm trained BP neural network is applied to a gear-box fault diagnosis experiment.The experimental result indicates that the BP neural network training method escape from local minimum value using PSO-DV algorithm.Meanwhile,based on the PSO algorithm is an effective training algorithm,and it is also an availa...
Keywords:particle swarm optimization(PSO)  differential evolution(DE)  fault diagnosis  gear-box  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号