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基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断

邵继业 谢昭灵 杨瑞

电子科技大学学报2018,Vol.47Issue(5):781-787,7.
电子科技大学学报2018,Vol.47Issue(5):781-787,7.DOI:10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.023

基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断

Fault Diagnosis of Compressor Gas Valve Based on BP Neural Network of a Particle Swarm Genetic Algorithm

邵继业 1谢昭灵 1杨瑞1

作者信息

  • 1. 电子科技大学机械电子工程学院 成都 611731
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摘要

关键词

BP神经网络/故障诊断/GA-PSO算法/气阀/主成份分析/小波包分解

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

邵继业,谢昭灵,杨瑞..基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断[J].电子科技大学学报,2018,47(5):781-787,7.

基金项目

四川省博士后基金(Y02006023601408) (Y02006023601408)

电子科技大学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-0548

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