基于蚁群算法与神经网络的机械故障诊断方法

摘要：

为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法.采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性.根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性.

关键词： 故障诊断 蚁群算法 RBF神经网络 机械故障

作者: 张扬 曲延滨

作者单位: 哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院,山东威海,264209

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国智能检测与运动控制技术研讨会

会议地点: 威海

会议语种:中文

页码: 241-244

在线出版日期: 2007-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）