基于混合蛙跳优化神经网络的轴承故障诊断研究
Study on Fault Diagnosis Method of Bearing based on Shuffled Frog Leaping Algorithm to Optimize the BP Neural Network作者机构：中北大学机械与动力工程学院山西太原030051 临汾职业技术学院山西临汾041000 先进制造技术山西省重点实验室山西太原030051
出 版 物：《机械传动》 (Journal of Mechanical Transmission)
年 卷 期：2017年第41卷第5期
页 面：127-131页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：山西省重点实验室开放基金(XJZZ201601-06)
摘 要：以滚动轴承故障诊断为课题研究背景,以JZQ250型号传动箱为实验对象,将混合蛙跳算法与BP神经网络进行结合,利用混合蛙跳算法高效的计算性能和优良的全局搜索能力,对BP神经网络的网络结构进行优化。通过对比发现,混合蛙跳算法优化后的BP神经网络模型,可避免BP神经网络在训练中陷入局部最优,减短训练时间,提高训练准确度,具有较高收敛速度和准确诊断能力。通过一系列训练和测试,结果表明,这种方法能够提高诊断的可靠性和准确性。
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