本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪磨損預測

  更多相關(guān)文章： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 齒輪磨損 預測

【摘要】：針對機械設(shè)備磨損難以預測問題,提出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型,并結(jié)合粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù)。利用變速箱型號為SG135-2系列的K727840ZW齒輪磨損實驗輸入-輸出數(shù)據(jù),通過基于粒子群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立輸出預測模型,并與傳統(tǒng)的AR模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及Hermite神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測作比較。仿真結(jié)果表明,基于粒子群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)簡單、預測精度高,驗證了所提方法的有效性和實用性。
【作者單位】： 新疆大學機械工程學院;新疆大學電氣工程學院;
【關(guān)鍵詞】： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 齒輪磨損 預測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51465055) 自治區(qū)自然科學基金資助項目(2014211A010) 國家重點實驗室開放課題(Sklms2014005)
【分類號】：TH132.41;TP18
【正文快照】： 0前言磨損是機械壽命縮短的主要因素之一。對于齒輪而言,齒面的過度磨損,不僅影響齒輪的傳動精度和運轉(zhuǎn)效率,而且還會造成機械振動、噪聲及發(fā)熱,嚴重的磨損甚至造成劇烈的沖擊而導致齒輪斷裂、機構(gòu)損壞。磨損產(chǎn)生的機制十分復雜,由于磨損現(xiàn)象的多樣性和復雜性,而對磨損的研究

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

2 吳軍;李為吉;;改進的粒子群算法及在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應用[J];陜西理工學院學報(自然科學版);2006年04期

3 段海濤;劉永忠;馮霄;;水系統(tǒng)優(yōu)化的粒子群算法分析[J];華北電力大學學報(自然科學版);2007年02期

4 王偉;;混合粒子群算法及其優(yōu)化效率評價[J];中國水運(學術(shù)版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孫建勛;李榮;馬玉林;;機電產(chǎn)品管路自動敷設(shè)的粒子群算法[J];機械工程學報;2007年11期

6 蔣榮華;王厚軍;龍兵;;基于離散粒子群算法的測試選擇[J];電子測量與儀器學報;2008年02期

7 周苗;陳義保;劉加光;;一種新的協(xié)同多目標粒子群算法[J];山東理工大學學報(自然科學版);2008年05期

8 姚峰;楊衛(wèi)東;張明;;改進粒子群算法及其在熱連軋負荷分配中的應用[J];北京科技大學學報;2009年08期

9 張大興;賈建援;張愛梅;郭永獻;;基于粒子群算法的三軸跟瞄裝置跟蹤策略研究[J];儀器儀表學報;2009年09期

10 王麗萍;江波;邱飛岳;;基于決策偏好的多目標粒子群算法及其應用[J];計算機集成制造系統(tǒng);2010年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進粒子群算法[A];中國科學院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學術(shù)年會論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應用[A];2009年全國天線年會論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國平;;基于粒子群算法的時滯動力學系統(tǒng)的時滯辨識[A];第十二屆全國非線性振動暨第九屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術(shù)會議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計中的應用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學術(shù)會議膨脹節(jié)設(shè)計、制造和應用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國;;粒子群算法在支持向量機參數(shù)選擇優(yōu)化中的應用研究[A];2007中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進粒子群算法在大壩力學參數(shù)分區(qū)反演中的應用[A];2012年中國水力發(fā)電工程學會大壩安全監(jiān)測專委會年會暨學術(shù)交流會論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國;;單個粒子收斂中心隨機攝動的粒子群算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

9 馬向陽;陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對策[A];第十二屆中國管理科學學術(shù)年會論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標函數(shù)優(yōu)化問題[A];第二十一屆中國（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學術(shù)會議論文集[C];2007年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學;2006年

2 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學;2012年

3 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進研究[D];中南大學;2009年

4 黃平;粒子群算法改進及其在電力系統(tǒng)的應用[D];華南理工大學;2012年

5 胡成玉;面向動態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學;2010年

6 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學;2014年

7 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應用研究[D];大連理工大學;2007年

8 劉宏達;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應用[D];哈爾濱工程大學;2008年

9 楊輕云;約束滿足問題與調(diào)度問題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學;2006年

10 馮琳;改進多目標粒子群算法的研究及其在電弧爐供電曲線優(yōu)化中的應用[D];東北大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應用[D];大連理工大學;2009年

2 李強;基于改進粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學;2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計[D];河北聯(lián)合大學;2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應變異研究[D];南京信息工程大學;2015年

5 梁計鋒;基于改進粒子群算法的交通控制算法研究[D];長安大學;2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂果合成過程建模研究[D];鄭州大學;2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學;2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動機數(shù)學模型問題[D];山東大學;2015年

9 陳百霞;考慮風電場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D];山東大學;2015年

10 戴玉倩;基于混合動態(tài)粒子群算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究[D];江西理工大學;2015年

，

本文編號：658818