基于遗传神经网络的数控机床故障预测

• 作者: 朱晓翠 李雪 熊建桥 王鹤 邵秋萍
• 来源期刊: 现代制造技术与装备
• 关键词: 数控机床 遗传算法 神经网络 故障预测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 17-18
• 页数: 2页
• 字数: 940字
• 语种: 中文

摘要

将遗传算法与神经网络相结合,用于数控机床故障预测.应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,克服单独使用神经网络所带来的网络收敛速度慢以及得不到全局最优解等缺点.实验结果表明,优化后的遗传神经网络具有良好的预测能力,可以作为数控机床故障预测的有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雪	南京工程学院机械工程学院	26	81	6.0	6.0
2	王鹤	河南工程学院机械工程学院	28	48	5.0	5.0
3	熊建桥	南京工程学院机械工程学院	28	89	5.0	7.0
4	邵秋萍	南京工程学院机械工程学院	21	53	5.0	5.0
5	朱晓翠	吉林大学机械科学与工程学院	13	72	3.0	8.0