【摘 要】
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为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的
【基金项目】
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河北省科技计划项目(14214902D)
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为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的提取;针对RBF神经网络易陷入局部最优问题,通过减聚类算法计算出神经网络隐含层的最优节点数,排除人为指定超参数的不确定性。再利用改进后的PSO算法对RBF神经网络的内部参数进行全局寻优;将提取到的故障特征输入到优化后的RBF神经网络,实现对往复式压缩机的故障诊断。实验将压缩机气阀振动信号作为信号源,对上述诊断方法进行验证并与基于BF神经网络和
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