| 基于粒子群算法的RBF神经网络齿轮磨损预测 |
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| 引用本文： | 王雅,孙耀宁,李瑞国.基于粒子群算法的RBF神经网络齿轮磨损预测[J].机床与液压,2016,44(3):183-187. |
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| 作者姓名： | 王雅 孙耀宁 李瑞国 |
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| 作者单位： | 1. 新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐,830047;2. 新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐,830047 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51465055)，自治区自然科学基金资助项目(2014211A010)，国家重点实验室开放课题(Sklms2014005) |
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| 摘 要： | 针对机械设备磨损难以预测问题,提出RBF神经网络预测模型,并结合粒子群算法优化模型参数。利用变速箱型号为SG135-2系列的K727840ZW齿轮磨损实验输入-输出数据,通过基于粒子群算法的RBF神经网络建立输出预测模型,并与传统的AR模型、BP神经网络模型及Hermite神经网络模型预测作比较。仿真结果表明,基于粒子群算法的RBF神经网络模型结构简单、预测精度高,验证了所提方法的有效性和实用性。
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| 关 键 词： | RBF神经网络 粒子群算法 齿轮磨损 预测 |
Gear Wear Prediction of RBF Neural Network Based on Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | RBF neural network Particle swarm optimization algorithm Gear wear Prediction |
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