10.3969/j.issn.1006-4710.2015.02.003
基于果蝇优化算法的多元质量控制故障模式诊断
针对目前以神经网络为代表的主流智能故障模式诊断方法存在训练时间长、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,本文将果蝇优化算法用于多变量生成过程故障模式诊断,重点分析了果蝇优化算法(FOA)的原理及其搜索优势,设计了一种基于 FOA 的多变量生产过程故障模式诊断算法。将所设计的果蝇优化算法应用于汽车曲轴生产过程控制,并与神经网络模型处理结果进行对比。对比结果表明,果蝇优化算法训练时间短,收敛速度快且诊断结果更加准确。
多变量生产过程、果蝇优化算法、过程控制、故障诊断、BP 神经网络、质量控制
TH122;TP391
国家自然科学基金资助项目60903124;陕西省教育厅科学研究计划资助项目14JK1521;西安理工大学青年科技创新团队建设计划资助项目102-211408。
2015-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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