《表4 GA-ACO-BP算法故障诊断实际输出》

《表4 GA-ACO-BP算法故障诊断实际输出》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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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》


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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。