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2012年 1月 机床与液压 Jan.2012
第4O卷 第 1期 MACHINETOOL HYDRAULICS Vo1.40No.1
DOI:10.3969/j.issn.1001—3881.2012.01.046
基于 PSO和属性约减的模糊神经网络机床故障诊断
陈磊
(马鞍山钢铁股份有限公司第四钢轧总厂,安徽马鞍山243000)
摘要:数控机床伺服系统工作原理复杂。为 了提高智能故障诊断的准确性,提 出基于 PSO理论和属性约束规则
(RSM)的模糊神经网络算法。先对训练样本进行属性约减;由于PSO算法具有全局优化能力和BP算法具有局部有哪些信誉好的足球投注网站效率
高的优点,利用它tf]~)ll练神经网络,克服了传统方法收敛速度慢的缺点;并通过Matlab仿真证明,该方法具有较高的诊断
准确性。
关键词:模糊神经网络 ;粒子群 ;反向传播;机床故障诊断
中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1001—3881(2012)1—169—3
MachineFaultDiagnoseofFuzzyNeuralNetworkBasedon
ParticleSwarm OptimizationandAttributeRestriction
CHEN Lei
(No.4SteelMakingRollingPlant,MaanshanIronSteelCompanyLtd.,MaanshanAnhui243000,China)
Abstract:CNCmachinetoolhasaservosystem withcomplexworkingprinciples. Inordertoimprovetheintelligentdiagnose
precision,afuzzyneuralnetwork (FNN)algorithmbasedonparticleswarmoptimization (PSO)theoryandattributerestrictionpre—
digestingmethod (RSM)wasproposedforCNCmachinefaultdiangose.Thetrainingsampleswerepredigestedwithattributerestric—
tion,thentheFNN wastrainedwiththemethodcomposedofthePSO andBP,formakinganexertionofadvantagesfrom boththe
globaloptimizationofPSO andlocalaccuratesearchingofBP,andtheslow convergenceshortageofthetraditionlearningalgorithm
wasovercome.ItisprovedthatthemethodhasbetterdiagnoseaccuracythroughMatlabemulator.
Keywords:Fuzzyneuralnetwork;Particleswa//noptimization;Backpropagation;Machinetoolfaultdiagnose
随着工业革命的发展,数控机床作为一种重要的 展,这种算法被称为标准PSO。PSO假设 7/,维空间中
机械加工工具,已经成为工业加工领域不可或缺的基 的多个 自由飞行的带有一定参数权值的微粒是平等
础装备,但是由于传统机械和现代电子技术的结合 , 的,它们的各项飞行参数则 由每个个体和整个群落的
使得系统的复杂性和系统故障概率大为增加,快速准 经验值设定。
确的诊断故障已经成为一门新兴的学科。 PSO算法的目标进化公式为
神经网络作为人工智能的一个重要研究方向,已
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