- 1、本文档共3页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
第 1期 机械设计与制造
2013年 1月 Machinery Design & Manufacture 165
基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究
吴冬敏,邵剑平,芮延年
(苏州大学,江苏 苏州 215021)
摘 要:为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础
上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并
把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、
运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,
具有 良好的应用效果。
关键词:蚁群算法;神经网络;数控机床 ;进给伺服系统;故障诊断
中图分类号:THI6;TG659;TH165+.3 文献标识码:A 文章编号:1001—3997(2013)01—0165—03
ResearchonCNC MachineFaultDiagnosisBasedonAntColony
Algorithm andNeuralNetwork
WUDong-min,SHAOJian-ping,RUIYan-nian
(SoochowUniversity,JiangsuSuzhou215021,China)
Abstract:Inordertoovercometheshortcomingsofslowconvergencespeedandeasyfallingintothelocalminimumpointsin
theBPneuralnetwork,basedontheresearchofantcolonyalgorithmtooptimizateneuralnetworktrainingalgorithm,ittakes
CNCmachinetool,eed$ePoosystemfaultdiagnosisasexampletoestablishthefaultdiagnosismodeLThefaultoffeedservo
systemsidiagnosedbytrainednatcolonyneuralnetwork,andthetraininganddiagnossiresuluoftheBPneuralnetworkand
theuatcolonyneura!networkarecomparied.Theresultshowsthattheantcolonyneuralnetworkhastheadvantagesofmore
quickconvergencespeed,higheroperationeffwiency,strongeridentfiicationbailitythna BPneuralnetwork.Theseshowthat
theantcoolnyneuralusedinthefaultdiagnosisofCNCmachine tool,whichCnaeffectivetyimprovethe accuracyoffualt
diagnosisandefficiency,hasgoodapplciationprospects.
KeyW ords:AntColonyAlgorithm ;NeuralNetwork;CNCM achine;FeedServoSystem;FaultDiagnosis
1引言 有神经网络的非线性映射能力和蚁群算法的快速、全局收敛及启
发式学习等特点,在某种程度上避免了神经网络收敛速度慢,易
数控机
文档评论(0)