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基于BBO算法的龙门机床导轨故障诊断
1
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。
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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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题名
基于BBO算法的龙门机床导轨故障诊断
1
作者
杨丽红
杨启迪
机构
上海理工大学机械工程学院
出处
《电子科技》
2017年第12期43-47,共5页
基金
国家自然科学基金主任基金(51245009)
文摘
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。
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
Keywords
fault diagnosis
bio - geographic optimization algorithm
radial basis function
algorithm
training,gantry machine tool guide
分类号
TP277.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BBO算法的龙门机床导轨故障诊断
杨丽红
杨启迪
《电子科技》
2017
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