基于粒子群优化的可拓神经网络故障诊断方法研究

• 作者: 吴明辉 文天柱 许爱强
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 故障诊断 可拓神经网络 粒子群 物元 关联函数
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 364-366,369
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

基于可拓学的故障诊断方法是智能故障诊断领域中较为新颖的研究方向;首先介绍了可拓故障诊断领域的研究现状;然后重点分析了可拓神经网络模型,包括它的结构和故障诊断原理,由于该模型存在参数设置主观、易早熟等问题,进而提出了基于粒子群优化的可拓神经网络模型,该模型以关联度作为测度工具物理意义明确,通过粒子群算法进行参数优化避免算法早熟;最后采用汽轮发电机组振动信号频谱数据进行算法验证,结果表明该算法能够正确诊断出全部故障,且诊断精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许爱强	海军航空工程学院科研部	127	683	12.0	21.0