基于优化RBF网络的抽油机故障诊断方法研究

徐通; 何鹏飞; 刘娜娜; 王睿杰

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基于优化RBF网络的抽油机故障诊断方法研究

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本文介绍了RBF神经网络结构和原理,针对RBF神经网络在抽油机故障诊断中核函数参数的局限性,使用K-Means算法优化RBF网络中心参数,使用动态参数的PSO算法优化RNF网络权值和宽度参数,建立PSO-RBF神经网络.最后将PSO-RBF神经网络与RBF神经网络应用于抽油机故障诊断,证明了优化后的PSO-RBF神经网络在计算速度和诊断准确率上更加优秀.

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来源
《广东化工》 |2019年第9期|3-5|共3页
作者
徐通; 何鹏飞; 刘娜娜; 王睿杰;
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作者单位

西安石油大学机械工程学院;

陕西西安710065;

西安石油大学机械工程学院;

陕西西安710065;

西安石油大学机械工程学院;

陕西西安710065;

西安石油大学机械工程学院;

陕西西安710065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类化学工业;
关键词
RBF神经网络; K-Means++算法; PSO算法; 抽油机故障诊断;

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