[发明专利]基于优化粒子群算法和神经网络的柴油机故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010037363.8 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111351668B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 张恺;陈宁;陆帅博 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G01M15/04 | 分类号： | G01M15/04;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316 | 代理人： | 万小侠 |
| 地址： | 212003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 粒子 算法 神经网络 柴油机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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