基于改进BP神经网络的复杂机电装备运行状态监测

摘要：

复杂机电装备运行状态直接体现了装备自身的稳定性与可靠性,对其运行状态的监测就成为了制造企业保证生产过程稳定可靠的一项关键技术.为了准确监测复杂机电装备的运行状态,利用遗传算法的全局优化特点确定出BP神经网络的初始权值阈值,结合复杂机电装备的特征参数和评估体系,建立了一种基于改进BP神经网络的运行状态预测模型,实现了对复杂机电装备运行状态的监测.最后,以汽车装配线的拧紧机设备为实验对象,验证方法的有效性.

关键词：BP神经网络、遗传算法、运行状态监测

分类号：TH17

在线出版日期：2016-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：70-72