粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用
Application to Neural Network of particle swarm optimization in gear fault diagnosis
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摘要: 针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能；利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.
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