论文摘要
为了提高齿轮减速器故障诊断结果的正确率,研究了一种基于神经网络优化FPN的齿轮减速器障诊断新算法.利用BP算法具有自适应学习的特点,在确定FPN相关网络参数原始数值的情况下,对FPN网络参数进行优化.利用BP算法在FPN网络基础上,对齿轮减速器故障样本进行学习训练,使FPN参数数值逐渐向真值靠近.实例结果表明:新算法对齿轮减速器中的单一或多种故障诊断非常有效,故障诊断结果准确率明显提高,说明优化算法的有效性与正确性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沙永东,侯静,徐广明
关键词: 齿轮减速器,故障诊断,神经网络,网络参数
来源: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 辽宁工程技术大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金（51774161）,辽宁省教育厅高等学校青年科研项目（LJ2017QL018）
分类号: TD407;TP18
页码: 430-434
总页数: 5
文件大小: 609K
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