基于BBO算法的龙门机床导轨故障诊断

• 作者: 杨丽红 杨启迪
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 生物地理优化算法 径向基函数 算法训练 龙门机床导轨
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP277.3
• 字数: 3647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.12.012

摘要

利用径向基函数神经网络可对大型机床导轨故障进行诊断,但有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷.现有生物地理优化算法具有参数少、实现简单、收敛速度快等优点,但因有搜索能力弱会导致其应用范围受到限制.该研究将利用BBO算法来训练RBF神经网络,并将其应用于龙门机床导轨的5种状态(正常、粘结、爬行、变形、磨损)的诊断.与传统诊断结果比较,迭代次数的大幅降低证明经过BBO算法训练的RBF神经网络故障诊断克服了传统神经网络寻优收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷.具有较好的收敛性、稳定性,能够大幅提高故障诊断的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽红	上海理工大学机械工程学院	61	267	9.0	14.0
2	杨启迪	上海理工大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0