基于引力搜索RBF神经网络的机车齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-12-17 06:23

  本文关键词：基于引力搜索RBF神经网络的机车齿轮箱故障诊断

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【摘要】：为解决神经网络结构及参数的优化选择问题,以提高机车齿轮箱故障诊断的精度,提出一种基于引力搜索RBF神经网络的机车齿轮箱智能故障诊断方法。基于高斯RBF神经网络建立机车齿轮箱故障诊断模型,采用减聚类算法确定RBF神经网络结构,并结合混沌优化策略及人工蜂群搜索算子提出自适应混合引力搜索算法对故障诊断模型进行优化求解,避免了参数选择的盲目性。采用国际标准测试数据集对该方法进行分类性能测试,结果表明其分类精度明显优于经GA算法、SPSO算法、QPSO算法和GSA算法优化的RBF神经网络。将该方法应用于机车齿轮箱故障的诊断,应用实例验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 兰州交通大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11162007,11462011) 甘肃省自然科学基金(1308RJZA149)
【分类号】：U269.322;TP183
【正文快照】： 齿轮箱是机车牵引传动系统中一个非常重要的部件,其故障的精确诊断对于提高机车牵引传动系统检修质量、保障机车有效发挥牵引性能及列车安全运行至关重要。传统的机车齿轮箱故障诊断主要是依靠工作人员的经验对故障进行主观判断,对工作人员的经验要求较高,但其诊断效率较低,已

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本文编号：1299088