基于ANN-PSO的造球机故障诊断

• 作者: 万尚国 徐劲力
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 前向神经网络 粒子群优化算法 免疫系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 922-925
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1007-144X.2009.06.017

摘要

对机械设备的监控和故障诊断是重要而困难的, 神经网络能够用来榆测设备故障, 但其训练方法容易陷入局部最优.粒子群算法具有全局搜索能力, 将免疫系统中的抗体抑制机理引入粒子群算法以保持粒子多样性, 采用免疫粒子群算法(ImPso)与LM(Ievenberg-marguardt)算法, 结合训练前向神经网络.计算机仿真结果显示, 训练后的网络性能优于使用一般BP算法训练的网络, 将其应用于造球机故障诊断的准确度高于单纯BP算法训练的网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐劲力	武汉理工大学机电工程学院	41	107	6.0	9.0
2	万尚国	武汉理工大学机电工程学院	2	14	1.0	2.0