針對目前加工中心（Machining Center,MC）主軸故障診斷多為人工經(jīng)驗完成,且故障診斷精度和識別率低等問題,提出基于改進的動態(tài)搜索煙花算法（dynamic search fireworks algorithm,dynFWA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network,NN）的加工中心主軸故障診斷方法。將改進的動態(tài)搜索煙花算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,建立改進dynFWA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類方法。將提出的模式分類方法應(yīng)用于MC主軸故障診斷中,使得提取的主軸故障特征與主軸工作狀況有著非線性映射關(guān)系。最后,采用VMC650E主軸故障數(shù)據(jù)進行驗證,證明所提出的故障診斷方法在故障診斷精度、故障識別率方面明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 

【文章來源】：噪聲與振動控制. 2020,40(03)CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 改進dynFWA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    1.1 動態(tài)搜索煙花算法
    1.2 改進動態(tài)搜索煙花算法
    1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    1.4 編碼形式
    1.5 改進dynFWA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型
2 MC主軸故障診斷建模與驗證
    2.1 MC主軸故障數(shù)據(jù)源
    2.2 故障數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取
    2.3 基于改進dynFWA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MC主軸故障診斷建模與驗證
3 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3583637