【摘 要】
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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
【机 构】
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解放军理工大学野战工程学院,陆军通信训练基地
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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
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