《表4 GA-ACO-BP算法故障诊断实际输出》
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《GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用》
首先,用GA-ACO优化后的BP神经网络对训练样本进行训练,经过20次迭代训练后,得到的训练结果实际输出分别如图8和表4所示。从表4中可以看出,模型的实际输出与期望输出的故障诊断结果基本一致,训练结果误差大小为0.000 197,符合目标误差的要求。随后,用训练好的模型对表3中的测试样本进行辨识,结果如表5所示。由表5可以看出,诊断结果完全正确,测试结果误差为0.007 4,基本满足故障诊断的要求。由此可以看出,GA-ACO优化后的BP神经网络对于齿轮箱故障诊断的识别准确率比较高。
图表编号 | XD00202487800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.03.15 |
作者 | 高畅、于忠清、周强 |
绘制单位 | 青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |