基于粒子群优化的设备状态分类器设计

• 作者: 潘宏侠 魏秀业
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 减速箱 神经网络 粒子群优化 群体智能 状态分类器
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 电气与动力工程
• 页码范围: 688-690
• 页数: 3页
• 分类号: THL32.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2006.06.025

摘要

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用粒子群优化算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态.结果表明,基于粒子群优化的神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况.该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械工程与自动化学院	359	2630	23.0	34.0
2	魏秀业	中北大学机械工程与自动化学院	28	357	10.0	18.0