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基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究
简介
摘要∶为了克展BP神经网络收敛速度慢、易于陪入局部极小点的缺点，在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上，以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例，建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊新，并把BP神经网络和蚁解神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明∶蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中，可有效地提高故障诊断的准确度和效率，具有良好的应用效果。
摘要∶为了克展BP神经网络收敛速度慢、易于陪入局部极小点的缺点，在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上，以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例，建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊新，并把BP神经网络和蚁解神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明∶蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中，可有效地提高故障诊断的准确度和效率，具有良好的应用效果。
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