本文關(guān)鍵詞：基于引力搜索RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車齒輪箱故障診斷

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【摘要】：為解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)的優(yōu)化選擇問(wèn)題,以提高機(jī)車齒輪箱故障診斷的精度,提出一種基于引力搜索RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車齒輪箱智能故障診斷方法。基于高斯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立機(jī)車齒輪箱故障診斷模型,采用減聚類算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并結(jié)合混沌優(yōu)化策略及人工蜂群搜索算子提出自適應(yīng)混合引力搜索算法對(duì)故障診斷模型進(jìn)行優(yōu)化求解,避免了參數(shù)選擇的盲目性。采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)該方法進(jìn)行分類性能測(cè)試,結(jié)果表明其分類精度明顯優(yōu)于經(jīng)GA算法、SPSO算法、QPSO算法和GSA算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將該方法應(yīng)用于機(jī)車齒輪箱故障的診斷,應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11162007,11462011) 甘肅省自然科學(xué)基金(1308RJZA149)
【分類號(hào)】：U269.322;TP183
【正文快照】： 齒輪箱是機(jī)車牽引傳動(dòng)系統(tǒng)中一個(gè)非常重要的部件,其故障的精確診斷對(duì)于提高機(jī)車牽引傳動(dòng)系統(tǒng)檢修質(zhì)量、保障機(jī)車有效發(fā)揮牽引性能及列車安全運(yùn)行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的機(jī)車齒輪箱故障診斷主要是依靠工作人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)故障進(jìn)行主觀判斷,對(duì)工作人員的經(jīng)驗(yàn)要求較高,但其診斷效率較低,已

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1299088