多参数调整的神经网络BP算法在转炉轴承故障处诊断中的应用研究.pdf

第29卷第4期增刊 仪 器 仪 表 学 报 Vol，29No．4 至塑墨笙兰旦 曼塾i翌墅呈!塑望垒!坌!坠!里堑墼!堕塑婴型 垒匹兰燮 多参数调整的神经网络BP算法在转炉轴承故障处 诊断中的应用木 周洪煜 王照阳 陈小健 (重庆大学动力工程学院重庆400030) 摘要鉴于传统BP算法在炼钢转炉轴承等机械设备故障诊断应用中存在故障识别速度慢，精度不高的缺点，提出了同时 调整神经元温度常数只位置常数秒和联接权值∥的观点，并推导出相应的改进算法公式。对比试验结果表明：改进BP算 法能加快网络训练速度，提高识别精度，在轴承故障诊断领域中显示出良好的非线性模式识别能力。 关键词故障诊断转换函数改进BP算法炉轴承 in The ofBP theFault ApplicationAlgorithmAdjustedbyMulti—parameter ofConvertorRollerBea Diagnosis ring Zhou Chen HongyuWangZh幻yang Xiaojian 400030 (CollegeofPowerEngieering University China) ChongqingChongqing BP and the AbstractTraditional hassome suchasslow low in algorithm disadvantages speed accuracy roller offault ofconvertor andothermechanical to diagnosis this,all application bearing equipment．Due inwhich and are improvedalgorithm weights，temperatureparameterspositionparametersadjusted is testresultsshowedthat BP can network simultaneouslyproposed．Comparative improvedalgorithmspeedup and identification have nonlinear inthis speedimprove accuracy，andgood patternrecognitionlity training