应用ACSBP算法的轴承故障诊断

• 作者: 熊燕 程加堂
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 轴承 故障诊断 布谷鸟搜索 自适应 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2017.09.035

摘要

为进行轴承故障位置和损失程度的有效识别,提出一种基于自适应布谷鸟搜索算法结合BP神经网络(ACSBP)的故障诊断模型.在ACS算法中,取消了Levy飞行策略,降低了算法搜索过程的随机性.同时,步长的更新由适应度函数值决定,无需进行参数初始化,以体现面向不同优化问题的普适性.此外,发现概率采用动态调整方式,提高了ACS算法的寻优精度以及收敛速度.以此为基础,实现了轴承故障诊断模型的构建.仿真实例表明,与布谷鸟搜索算法结合BPNN(CSBP)和粒子群算法结合BPNN (PSOBP)相比,ACSBP模型具有较强的容错性,可有效提高轴承故障诊断的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程加堂		2	0	0.0	0.0
2	熊燕		2	0	0.0	0.0