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基于蚁群算法与神经网络的机械故障诊断方法

张扬  曲延滨  
【摘要】:为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法。采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性。根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统。网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性。

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