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基于PSO和属性约减的模糊神经网络机床故障诊断
资料介绍
摘要:数控机床伺服系统工作原理复杂。为了提高智能故障诊断的准确性,提出基于PSO理论和属性约束规则
(RSM)的模糊神经网络算法。先对训练样本进行属性约减;由于PSO算法具有全局优化能力和BP算法具有局部搜索效率高的
优点,利用它tf]~)ll练神经网络,克服了传统方法收敛速度慢的缺点;并通过Matlab仿真证明,该方法具有较高的诊断
准确性。
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基于PSO和属性约减的模糊神经网络机床故障诊断.pdf | 213K |
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