摘要: 及时准确地对液压系统故障进行监测、预报和诊断具有重要意义。阐述了BP(Back Propagation)神经网络故障模型的基本理论知识,针对BP网络的缺点,提出了利用粒子群算法优化BP网络,建立起PSO (particle swarm optimization)优化BP网络故障诊断模型。以液压系统柱塞泵故障为例进行了神经网络建模,并对建立的网络进行仿真。仿真结果测试正确,表明PSO优化的BP网络用于液压系统故障诊断的实用性和可行性。
中图分类号:
张捍东, 陶刘送. 粒子群优化BP算法在液压系统故障诊断中应用[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(5): 1186-1190.
Zhang Handong, Tao Liusong. Application of PSO-BP Algorithm in Hydraulic System Fault Diagnosis[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(5): 1186-1190.