《表5 不同算法测试样本的诊断输出结果与理想输出的比较》

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《基于SFLA-BP模型和KPCA特征提取的行星齿轮箱故障诊断》

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SFLA-BP和BP网络的诊断结果如表5所示。表5给出了四种工况24组测试样本应用两种诊断方法得到的输出节点向量的96个实际输出值。诊断中程序设定，如果实际输出值大于0.9，就视为1，如果小于0.1，就视为0，这样处理后实际输出与理想模式一致，就视为诊断正确，不一致为错误。从诊断结果可以发现，对于24组测试样本基于SFLP-BP的诊断结果与理想的故障模式一致，正确率为100%；而BP诊断中有3组出现误诊（在表5中用下划线凸显），即在1个齿磨损故障中，第一组实际输出结果为[0.000229，0.9020，0.1370，0.00261]，诊断为[0，1，0.137，0]与设定的理想输出[0，1，0，0]不一致，出现诊断错误；在3个齿磨损故障中，有2组和与实际测试结果不一致，故其正确率为87.5%。