| 基于SA-PSO优化神经网络的拖拉机齿轮箱故障诊断 |
| |
| 引用本文： | 王业琴.基于SA-PSO优化神经网络的拖拉机齿轮箱故障诊断[J].中国农机化,2013,34(3). |
| |
| 作者姓名： | 王业琴 |
| |
| 作者单位： | 淮阴工学院,江苏淮安,223001;东北林业大学,哈尔滨市,150040 |
| |
| 基金项目： | 淮安市新型自动化技术应用中心平台建设项目 |
| |
| 摘 要： | 采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域.
|
| 关 键 词： | 齿轮箱 故障诊断 模拟退火 粒子群优化 神经网络 |
Tractor gearbox fault diagnosis based on the SA-PSO optimization neural network |
| |
| Wang Yeqin.Tractor gearbox fault diagnosis based on the SA-PSO optimization neural network[J].Chinese Agricul Tural Mechanization,2013,34(3). |
| |
| Authors: | Wang Yeqin |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
