光電探測設(shè)備是一種具有實際應(yīng)用價值的設(shè)備,其工作狀態(tài)受外界干擾比較大,出現(xiàn)故障的概率高,針對傳統(tǒng)光電探測設(shè)備故障的誤診率、虛警率高的難題,以準(zhǔn)確對光電探測設(shè)備故障進(jìn)行識別和診斷,設(shè)計了粒子群算法（PSO）優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電探測設(shè)備故障診斷模型。首先分析國內(nèi)外對光電探測設(shè)備故障研究現(xiàn)狀,指出了傳統(tǒng)光電探測設(shè)備故障方法的局限性,然后采集光電探測設(shè)備工作狀態(tài)信號,提取可以描述故障類型的特征向量,然后采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立光電探測設(shè)備故障診斷分類器,對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)難以確定的難題,引入粒子群算法解決該難題,并與其它光電探測設(shè)備故障診斷模型進(jìn)行了對比測試,所提方法的光電探測設(shè)備故障診斷正確率超過90%,光電探測設(shè)備故障的誤診率、虛警率低于10%,光電探測設(shè)備故障效果遠(yuǎn)優(yōu)于對比模型。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)理論
3 粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電探測設(shè)備故障診斷模型
    3.1 光電探測設(shè)備工作狀態(tài)信號的采集
    3.2 光電探測設(shè)備故障特征的提取
    3.3 粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電探測設(shè)備故障診斷原理
4 光電探測設(shè)備故障診斷模型的驗證性測試
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 光電探測設(shè)備故障診斷結(jié)果與分析
    4.3 光電探測設(shè)備故障診斷的訓(xùn)練時間對比與分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
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