神经网络优化FPN的矿用齿轮减速器故障诊断

• 作者: 侯静 徐广明 沙永东
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮减速器 故障诊断 神经网络 FPN 网络参数
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 430-434
• 页数: 5页
• 分类号: TD407
• 语种: 中文

摘要

为了提高齿轮减速器故障诊断结果的正确率,研究了一种基于神经网络优化FPN的齿轮减速器障诊断新算法.利用BP算法具有自适应学习的特点,在确定FPN相关网络参数原始数值的情况下,对FPN网络参数进行优化.利用BP算法在FPN网络基础上,对齿轮减速器故障样本进行学习训练,使FPN参数数值逐渐向真值靠近.实例结果表明:新算法对齿轮减速器中的单一或多种故障诊断非常有效,故障诊断结果准确率明显提高,说明优化算法的有效性与正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐广明		24	284	8.0	16.0
2	沙永东		16	67	5.0	7.0
3	侯静		9	41	5.0	6.0