基于粒子群优化BP神经网络的轴承故障诊断方法研究

摘要：

BP神经网络作为一种智能算法较早地用于故障的模式识别，但由于其存在收敛速度较慢、易陷入局部极小等缺点，且限制了其在故障诊断中的应用。介绍采用粒子群算法优化BP神经网络，并应用于滚动轴承故障的识别。应用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化训练，同时采用小波包分析方法获得各频带能量比，作为神经网络的输入向量，与传统BP神经网络模式识别进行了对比分析，结果表明该算法能较好地提高神经网络的收敛速度。

关键词： 滚动轴承 故障诊断 BP神经网络 粒子群算法

作者: 侯伟 董作一 王华庆

作者单位: 100029 北京化工大学机电工程学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国设备与维修工程学术会议暨第十五届全国设备监测与诊断学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 565-567

在线出版日期: 2012-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）