基于蚁群算法与神经网络的机械故障诊断方法

来源 :第四届全国智能检测与运动控制技术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：flish_mh

【摘要】

：

为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法.采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性.根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性.

【作者】

：

张扬曲延滨

【机构】

：

哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院,山东威海,264209

【出处】

：

第四届全国智能检测与运动控制技术研讨会

【发表日期】

：

2007年4期

【关键词】

：

故障诊断蚁群算法 RBF神经网络机械故障

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