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基于蚁群神经网络的泵车主泵轴承性能评估

原文链接：万方

• 作者：

  孙旺,李彦明,杜文辽,苑进,刘成良

• 摘要：

  针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法-蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车主泵系统中主泵轴承的模式识别和性能评估.结果表明,蚁群神经网络能很好地解决收敛速度慢、局部极小的问题,提高了分类精度,展现了良好的应用前景.

• 关键词：

  泵车主泵轴承 状态性能评估 BP神经网络 蚁群神经网络 全局最优解

• 作者单位：

  上海交通大学 机械与动力工程学院%机械系统与振动国家重点实验室

• 基金项目：

  国家高技术研究发展计划(863)项目(2008AA042801;2009AA043000-2009AA043001)%国家重点基础研究发展规划(973)项目(2007CB714003)%上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室资助项目(MSVMS201103)

• 来源期刊：

  上海交通大学学报

• 年，卷(期)：

  2012004