本文選題：滾動(dòng)軸承 + 混合蛙跳算法��； 參考：《機(jī)械傳動(dòng)》2017年05期

【摘要】：以滾動(dòng)軸承故障診斷為課題研究背景,以JZQ250型號(hào)傳動(dòng)箱為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,將混合蛙跳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合,利用混合蛙跳算法高效的計(jì)算性能和優(yōu)良的全局搜索能力,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),混合蛙跳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練中陷入局部最優(yōu),減短訓(xùn)練時(shí)間,提高訓(xùn)練準(zhǔn)確度,具有較高收斂速度和準(zhǔn)確診斷能力。通過(guò)一系列訓(xùn)練和測(cè)試,結(jié)果表明,這種方法能夠提高診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Taking the rolling bearing fault diagnosis as the research background, taking the JZQ250 transmission box as the experimental object, the hybrid leapfrog algorithm is combined with the BP neural network, and the hybrid leapfrog algorithm is used for efficient calculation and excellent global search ability. The network structure of BP neural network is optimized. It is found by comparison that the BP neural network model optimized by the hybrid leapfrog algorithm can avoid the BP neural network falling into the local optimum in the training, shorten the training time, improve the training accuracy, and have higher convergence speed and accurate diagnosis ability. Through a series of training and testing, the results show that this method can improve the reliability and accuracy of diagnosis.
【作者單位】： 中北大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;臨汾職業(yè)技術(shù)學(xué)院;先進(jìn)制造技術(shù)山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(XJZZ201601-06)
【分類號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：1958722