| 矢功率谱与蚁群神经网络结合在机械故障诊断中的应用研究 |
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| 引用本文： | 杨春燕,云康,杜文辽.矢功率谱与蚁群神经网络结合在机械故障诊断中的应用研究[J].现代制造工程,2013(6). |
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| 作者姓名： | 杨春燕 云康 杜文辽 |
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| 作者单位： | 郑州轻工业学院机电工程学院,郑州,450002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金项目，河南省科技攻关计划项目 |
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| 摘 要： | 针对传统功率谱信号源不足以及BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小等问题,提出矢功率谱和蚁群神经网络相结合的故障诊断方法,该方法是:提取矢功率谱的8个频段能量特征,并输入到蚁群神经网络分类器进行故障识别,通过实际训练结果和实验结果对比可知,蚁群神经网络能有效地提高收敛速度,网络迭代次数明显改善,故障识别率提高,将蚁群神经网络应用于机械故障诊断是有效的.
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| 关 键 词： | 矢功率谱 蚁群算法 BP神经网络 故障诊断 |
Vector power spectrum and ant colony optimization of neural network applied to rotating equipment fault diagnosis |
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| Yang Chunyan
,
Yun Kang
,
Du Wenliao.Vector power spectrum and ant colony optimization of neural network applied to rotating equipment fault diagnosis[J].Modern Manufacturing Engineering,2013(6). |
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| Authors: | Yang Chunyan Yun Kang Du Wenliao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vector power spectrum Ant Colony Algorithm (ACA) BP neural network fault diagnosis |
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