一种改进的PSO-BP算法在液压系统故障诊断中的应用

• 作者: 张晓宇
• 来源期刊: 液压气动与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 BP神经网络 液压系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 13-14,18
• 页数: 3页
• 分类号: TP181|TH137
• 字数: 1949字
• 语种: 中文

摘要

液压系统故障诊断中采用BP神经网络进行故障的模式识别,存在着收敛率较低的问题.结合粒子群算法和BP算法各自的优势,提出了一种基于改进的PSO-BP液压系统故障诊断方法.对标准粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,再对BP神经网络的权值和阈值进行优化,达到改善BP网络性能的目标.仿真结果表明该方法提高了BP网络的收敛率,减小了诊断误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓宇	太原科技大学电子信息工程学院	2	5	1.0	2.0