【摘 要】
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针对目前加工中心(Machining Center,MC)主轴故障诊断多为人工经验完成,且故障诊断精度和识别率低等问题,提出基于改进的动态搜索烟花算法(dynamic search fireworks algorit
【机 构】
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江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,国网电力科学研究院江苏南瑞恒驰电气装备有限公司
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针对目前加工中心(Machining Center,MC)主轴故障诊断多为人工经验完成,且故障诊断精度和识别率低等问题,提出基于改进的动态搜索烟花算法(dynamic search fireworks algorithm,dynFWA)优化BP神经网络(Neural Network,NN)的加工中心主轴故障诊断方法。将改进的动态搜索烟花算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立改进dynFWA-BP神经网络模式分类方法。将提出的模式分类方法应用于MC主轴故障诊断中,使得提取的主轴故障特征与主轴工作状况有着
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