基于自动化控制的机械设备故障诊断系统设计

机械设备的最重要的组成单元就是控制系统,其性能的好坏对机械设备的生产效率起着决定性作用。本文对这一机械设备常出现的故障和造成故障的原因进行分析,并且以遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)为优化工具,然后结合BP神经网络的方法对系统的故障诊断进行研究。分析结果显示,采用这种方法能够很好的使BP神经网络远离局部极小值,也就是提高了机械设备的精度,能够快捷、方便、准确地对机械设备进行故障诊断。