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基于优化粒子群算法和神经网络的柴油机故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于优化粒子群算法和神经网络的柴油机故障诊断方法,它涉及柴油机故障诊断技术领域。它包括对粒子群算法的寻优过程进行改进、用优化过的粒子群算法对径向基函数神经网络的参数进行寻优、构建出最优径向基函数神经网络以及用得出的最佳径向基函数神经网络进行数据测试,利用优化的粒子群算法选取出径向基函数神经网络参数进行训练,得到最优径向基函数神经网络,运用最优径向基函数神经网络进行柴油机的故障诊断,相较于常用的粒子群算法,改进的粒子群算法能够更快地收敛,且不易陷入局部极值,能更快、更好地构建出最优径向基函数神经网,改进的粒子群和径向基函数神经网络能够在柴油机故障诊断中达到更高的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111351668B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏科技大学;

    申请/专利号CN202010037363.8

  • 发明设计人 张恺;陈宁;陆帅博;

    申请日2020-01-14

  • 分类号G01M15/04(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11316 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人万小侠

  • 地址 212003 江苏省镇江市京口区梦溪路2号

  • 入库时间 2022-08-23 13:19:56

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