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基于BBO算法的龙门机床导轨故障诊断
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作者 杨丽红 杨启迪 《电子科技》 2017年第12期43-47,共5页
利用径向基函数神经网络可对大型机床导轨故障进行诊断,但有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷。现有生物地理优化算法具有参数少、实现简单、收敛速度快等优点,但因有搜索能力弱会导致其应用范围受到限制。该研究将利用BBO算法来训练... 利用径向基函数神经网络可对大型机床导轨故障进行诊断,但有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷。现有生物地理优化算法具有参数少、实现简单、收敛速度快等优点,但因有搜索能力弱会导致其应用范围受到限制。该研究将利用BBO算法来训练RBF神经网络,并将其应用于龙门机床导轨的5种状态(正常、粘结、爬行、变形、磨损)的诊断。与传统诊断结果比较,迭代次数的大幅降低证明经过BBO算法训练的RBF神经网络故障诊断克服了传统神经网络寻优收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷。具有较好的收敛性、稳定性,能够大幅提高故障诊断的准确度。 展开更多
关键词 故障诊断 生物地理优化算法 径向基函数 算法训练 龙门机床导轨
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