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基于CS特征数据启发算法的旋转机械结构故障诊断与评估
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作者 陈旭 《长春师范大学学报》 2023年第6期75-81,119,共8页
传统旋转机械结构故障诊断算法存在收敛慢、故障诊断精度低及迭代易陷入局部最优解的不足。本文在深度卷积神经网络训练故障数据的基础上,采用CS特征数据启发算法改善卷积神经网络的数据处理能力和泛化能力。CS启发算法引入适应度函数... 传统旋转机械结构故障诊断算法存在收敛慢、故障诊断精度低及迭代易陷入局部最优解的不足。本文在深度卷积神经网络训练故障数据的基础上,采用CS特征数据启发算法改善卷积神经网络的数据处理能力和泛化能力。CS启发算法引入适应度函数值自适应调整种群个体的移动步长,避免由于随机移动而导致全局范围内搜索精度的降低,提升故障诊断精度。实验结果表明,本文提出的CS启发算法具有更强的收敛性能和故障数据分类性能,对不同规模故障数据集诊断精度均优于三种现有机械故障诊断算法。 展开更多
关键词 CS启发算法 旋转机械结构 深度卷积神经网络 适应度函数
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