[发明专利]基于改进PSO-GRNN神经网络称重传感器故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310430096.4 | 申请日： | 2023-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN116502526A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 梁伟;陈志雄;钟建华;钟剑锋;钟舜聪 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/24;G06F18/214;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进PSO‑GRNN神经网络称重传感器故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：采集称重传感器正常状态下的振动信号以及不同故障状态下的振动信号，形成第一数据集；步骤2：对第一数据集的数据样本进行打标签处理，形成第二数据集；步骤3：计算提取不同状态下输出振动信号的信号特征，共同作为模型的输入特征向量，形成第三数据集；步骤4：引入Lévy飞行完成对PSO算法的优化；步骤5：采用改进后的PSO算法优化GRNN神经网络的光滑因子，并构建GRNN神经网络故障诊断模型；步骤6：基于第三数据集对GRNN神经网络故障诊断模型进行训练，得到最终的GRNN神经网络故障诊断模型。本发明有效提高称重传感器故障诊断效率及可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 pso grnn 神经网络 称重 传感器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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