基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究
来源期刊:机械设计与制造2013年第1期
论文作者:吴冬敏 邵剑平 芮延年
文章页码:165 - 167
关键词:蚁群算法;神经网络;数控机床;进给伺服系统;故障诊断;
摘 要:为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,具有良好的应用效果。
吴冬敏,邵剑平,芮延年
苏州大学
摘 要:为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,具有良好的应用效果。
关键词:蚁群算法;神经网络;数控机床;进给伺服系统;故障诊断;