10.3969/j.issn.1002-2333.2018.08.020
基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究
为提高齿轮箱故障诊断的准确性,探寻诊断复合故障的方法,利用混合蛙跳算法优化BP神经网络的参数,构建SFLA-BP算法模型,在一定程度上弥补BP神经网络算法的缺陷.对比发现,该诊断方法具有较高的稳定性和较强的诊断能力,表现出很好的适用性,特别是在诊断复合故障方面具有一定潜力.
齿轮箱、混合蛙跳算法、BP神经网络、故障诊断、复合故障
TH132.41
2018-09-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
61-63,66