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基于粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

乔维德  
【摘要】:针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群-蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群-蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为0.05,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群-蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。

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