带收缩因子的PSO算法在齿轮箱故障诊断中的应用

• 作者: 潘宏侠 马清峰
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: TP206+.3|TP183
• 字数: 1549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2006.06.020

摘要

应用带收缩因子的粒子群优化算法训练神经网络的权值矩阵,使神经网络的收敛速度大大提高,避免了其陷入局部最优解的缺陷;根据振动实验室齿轮箱实验数据,分析研究故障信号的特点,提取相应的特征参数,应用训练后的神经网络诊断齿轮箱的故障,实验表明故障诊断率较高.

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	马清峰	中北大学机械工程与自动化学院	4	52	3.0	4.0