几种改进BP算法在旋转机械故障诊断中的比较

摘要：

针对BP神经网络在故障诊断中存在收敛速度慢和所谓“局部最小值”等问题，对几种改进的BP网络的特点及性能进行了归纳和分析，最后通过对旋转机械故障诊断实例的仿真研究与对比表明，基于Levenberg-Marquardt算法的改进BP网络在故障诊断的应用中收敛速度最快，而且学习性能最好，因此能大大提高故障的在线诊断能力.

关键词： 改进BP算法 神经网络 故障诊断 旋转机械 局部最小值 Levenberg Marquardt

作者: 李强 郑水英 刘淑莲

作者单位: 浙江大学化工机械研究所,浙江 杭州 310027 浙江科技学院机电系 浙江 杭州 310023

会议类型: 国内会议

会议名称: 第11届全国设备故障诊断学术会议

会议地点: 西宁

会议语种:中文

页码: 275-277

在线出版日期: 2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）