| 基于PSO优化RBF神经网络的往复式压缩机故障诊断 |
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| 引用本文： | 丁承君,张家梁,冯玉伯,王鑫.基于PSO优化RBF神经网络的往复式压缩机故障诊断[J].制造业自动化,2020(6):47-52. |
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| 作者姓名： | 丁承君 张家梁 冯玉伯 王鑫 |
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| 作者单位： | 河北工业大学机械工程学院 |
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| 基金项目： | 河北省科技计划项目(14214902D)。 |
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| 摘 要： | 为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的提取;针对RBF神经网络易陷入局部最优问题,通过减聚类算法计算出神经网络隐含层的最优节点数,排除人为指定超参数的不确定性。再利用改进后的PSO算法对RBF神经网络的内部参数进行全局寻优;将提取到的故障特征输入到优化后的RBF神经网络,实现对往复式压缩机的故障诊断。实验将压缩机气阀振动信号作为信号源,对上述诊断方法进行验证并与基于BF神经网络和未经优化的RBF神经网络两种诊断方法进行对比。结果表明,该诊断方法具有更好的诊断效果和更高的准确率。
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| 关 键 词： | 往复式压缩机 粒子群优化算法 径向基神经网络 故障诊断 小波包分解 |
Reciprocating compressor fault diagnosis of RBF network based on PSO |
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| DING Cheng-jun,ZHANG Jia-liang,FENG Yu-bo,WANG Xin.Reciprocating compressor fault diagnosis of RBF network based on PSO[J].Manufacturing Automation,2020(6):47-52. |
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| Authors: | DING Cheng-jun ZHANG Jia-liang FENG Yu-bo WANG Xin |
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