基于PSO优化的RBF网络液压泵故障诊断研究

发布时间：2017-08-23 05:19

  本文关键词：基于PSO优化的RBF网络液压泵故障诊断研究

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【摘要】：提出了以小包分解和粒子群优化的径向基神经网络(RBFNN)为基础的液压泵故障诊断方法。通过小波包分解对振动信号做降噪处理并提取相应的故障信号的特征能量值,将此特征能量值作为神经网络的输入,再采用粒子群算法对神经网络的数据中心和宽度、输出权值和阈值进行优化,并将其分别与基于传统神经网络和基于遗传算法优化的故障诊断方法进行对比分析。对比结果表明,该方法具有很好的诊断效果。
【作者单位】： 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【关键词】： 液压泵 故障诊断 神经网络 粒子群
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： 引言液压系统是以机电液为基础的传动控制系统,其功能强大但结构复杂,耦合性强、非线性表现是其主要特点。液压系统的故障隐蔽、因果关系模糊、随机因素影响大,因而对液压设备进行故障诊断具有很大的难度,因此对液压设备进行故障诊断是保证系统可靠性、安全性的有效途径。液压

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本文编号：723209