基于粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷研究.pdf

1、柴油機(jī)是許多設(shè)備的動(dòng)力源，廣泛應(yīng)用到礦山、船舶等領(lǐng)域。因此柴油機(jī)在國民經(jīng)濟(jì)中占有很重要的地位。柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究也就越來越受到研究者和工業(yè)部門的重視。隨著信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用于非平穩(wěn)信號(hào)分析的各種分析方法的不斷涌現(xiàn)，幾十年來在故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的快速傅立葉變換分析方法已不能滿足現(xiàn)代機(jī)械故障診斷的要求。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大規(guī)模的分布式并行處理系統(tǒng)，具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和非線性動(dòng)態(tài)處理等特性。這對(duì)

2、于解決復(fù)雜的非線性問題具有廣闊的應(yīng)用前景。 粒子群優(yōu)化算法是基于群體智能理論的一種優(yōu)化算法，通過種群粒子間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能來指導(dǎo)優(yōu)化搜索。作為一類新興的隨機(jī)全局優(yōu)化算法，粒子群算法依賴的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)少，易于控制，而且由于其理論上的并行性，收斂速度很快，因此，在其提出的十年中，在許多領(lǐng)域獲得了成功。 本文在深入分析RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及粒子群優(yōu)化算法等理論的基礎(chǔ)上，用粒子群算法作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，使之具有很強(qiáng)的網(wǎng)