RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

摘要

为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷，提出了一种基于最近邻聚类学习算法的RBF神经网络模型，并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中。应用结果表明， RBF网络训练速度快、分类性能良好，在设备故障诊断领域具有很好的实用性。