差分进化网络在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-09-20 18:09

  本文关键词：差分进化网络在滚动轴承故障诊断中的应用

  更多相关文章： 差分进化 训练算法 莱文伯格马夸特算法 滚动轴承 故障诊断

【摘要】：针对滚动轴承故障诊断问题,在分析传统的误差反向传播(BP)算法、莱文伯格马夸特(LM)算法等经典人工神经网络训练方法的基础上,提出了差分进化训练算法。在选取差分进化策略时,取消了变异个体选取限制,从而加快了算法收敛速度。采用不同故障部位和程度的滚动轴承故障实验数据构成样本集合,并分别运用最速下降法、LM算法和差分进化算法对相同结构的人工神经网络进行训练,对比分析其故障分类性能。实验结果表明,差分进化算法能较好地识别滚动轴承故障,准确度较高,总体上与LM算法相当,且其在多次实验中故障识别率的最大值与最小值差别较小,具有较好的稳定性,同时该算法避免了LM算法存在的"过学习"问题。
【作者单位】： 解放军理工大学野战工程学院;陆军通信训练基地;
【关键词】： 差分进化 训练算法 莱文伯格马夸特算法 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473263)
【分类号】：TP18;TH133.33
【正文快照】： 机械故障诊断对于保障设备的安全运行以及维持设备处于完好的技术状态具有十分重要的意义[1]。目前,应用于故障诊断的方法有小波分析[2]、经验模式分解[3]和人工神经网络[4]等。其中,人工神经网络方法通过构建具有学习能力的网络,能够对大量复杂数据进行分析,广泛应用于复杂问

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6 ;[J];;年期

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本文编号：889596