基于邻域粒子群混合算法的齿轮故障诊断

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为了提高齿轮故障诊断的准确性,采用了一种邻域粒子群混合方法。即根据齿轮的故障特征量,利用邻域粒子群算法来优化BP神经网络的权值,并用优化好的BP网络进行故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断准确度,具有一定的实用性。 In order to improve the accuracy of gear fault diagnosis, a neighborhood particle swarm hybrid method is adopted. That is, according to the fault feature of gear, the neighborhood particle swarm optimization algorithm is used to optimize the weight of BP neural network, and the BP neural network is used to diagnose the fault. The simulation results of the example show that the method has high accuracy of fault diagnosis and has certain practicality.
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