《基於改進的RBF神經網路的滾動軸承故障診斷》是張遠緒,程換新撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：基於改進的RBF神經網路的滾動軸承故障診斷
- 論文來源：工業儀表與自動化裝置
- 發表時間：2018-12-15
- 作者：張遠緒,程換新
- 分類號：TP183;TH133.33
論文摘要,引文格式,
論文摘要
該文闡述了徑向基函式(radial basis function,RBF)神經網路的基本原理和算法,並針對RBF神經網路存在的隱含層的隱層單元數目及中心向量、擴展參數難以確定的問題,利用減聚類算法進行RBF網路的改進,建立套用於滾動軸承故障診斷與識別的RBF神經網路智慧型識別模型,並通過實驗與BP(back propagation)神經網路進行比較分析研究。結果表明,減聚類算法能夠有效地確定網路參數,改進的RBF神經網路對預設滾動軸承故障能夠準確診斷,並且具有訓練速度快的特點。
引文格式
張遠緒,程換新,宋生建.基於改進的RBF神經網路的滾動軸承故障診斷[J].工業儀表與自動化裝置,2018(06):31-34.
