本文關(guān)鍵詞：基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PSO算法的機(jī)械密封端面摩擦狀態(tài)識(shí)別

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【摘要】：聲發(fā)射法可用于監(jiān)測(cè)機(jī)械密封工作過程中端面的摩擦狀態(tài)。為準(zhǔn)確提取機(jī)械密封端面聲發(fā)射信號(hào)特征,提出了一種利用PSO算法(Particle Swarm Optimization,粒子群優(yōu)化)對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的方法。采用該方法對(duì)機(jī)械密封端面的摩擦狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,并比較了優(yōu)化前后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)械密封端面摩擦狀態(tài)的識(shí)別率。結(jié)果表明:經(jīng)過PSO算法優(yōu)化后的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)械密封的端面摩擦狀態(tài)有更高的識(shí)別率,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)械密封端面摩擦狀態(tài)實(shí)時(shí)有效的監(jiān)測(cè)。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)械密封 PSO算法 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲發(fā)射
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(SWJTU12CX039)
【分類號(hào)】：TH136;TP183
【正文快照】： )j縥縥縥縥縥縥，

本文編號(hào)：767395