基于自适应误差修正模型的概率神经网络及其在故障诊断中的应用

摘要：

针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断.针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有偏的问题,在概率神经网络的基础上设计自适应误差修正模型,通过对同类别错误分类样本进行自适应聚类并批量修正的过程,实现判决界面的重新规划.对双螺旋分类问题、IRIS分类问题的实验结果表明,该方法在分类准确率和模型泛化能力方面均优于概率神经网络方法和径向基概率神经网络方法,且训练速度和测试速度满足分类实时性需求.在数控机床故障诊断领域的应用表明,所提方法的故障模式识别准确率高,具有可行性和有效性.

关键词：故障诊断、概率神经网络、自适应误差修正、数控机床

所属期刊栏目：19

分类号：TP306(计算技术、计算机技术)

资助基金：“核高基”国家科技重大专项课题资助项目2012ZX01029001-002.Project supported by the National Key Scientific and Technological Specific Project,China2012ZX01029001-002

在线出版日期：2014-01-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2824-2833