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基于粒子群优化RBF神经网络轴承故障诊断研究
被引量:
2
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作者
郭阳恒
张永富
《信息与电脑》
2023年第3期89-92,共4页
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成...
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成独立信号源,再构建独立特征值,将特征值输入RBF和改进后的RBF中识别故障。实验结论表明,改进后的算法有较好的故障诊断能力。
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关键词
小波包分解
径向基函数(RBF)神经网络
粒子群算法
故障诊断
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职称材料
题名
基于粒子群优化RBF神经网络轴承故障诊断研究
被引量:
2
1
作者
郭阳恒
张永富
机构
内蒙古民族大学数理学院
出处
《信息与电脑》
2023年第3期89-92,共4页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:11961053)
内蒙古民族大学博士科研启动基金项目(项目编号:BS424)。
文摘
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成独立信号源,再构建独立特征值,将特征值输入RBF和改进后的RBF中识别故障。实验结论表明,改进后的算法有较好的故障诊断能力。
关键词
小波包分解
径向基函数(RBF)神经网络
粒子群算法
故障诊断
Keywords
wavelet packet decomposition
Radial Basis Function(RBF)neural network
particle swarm optimization
fault diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于粒子群优化RBF神经网络轴承故障诊断研究
郭阳恒
张永富
《信息与电脑》
2023
2
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