【摘 要】
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BP神经网络作为一种智能算法较早地用于故障的模式识别，但由于其存在收敛速度较慢、易陷入局部极小等缺点，且限制了其在故障诊断中的应用。介绍采用粒子群算法优化BP神经网络，并
【机 构】
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100029北京化工大学机电工程学院
【出 处】
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第九届全国设备与维修工程学术会议暨第十五届全国设备监测与诊断学术会议
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BP神经网络作为一种智能算法较早地用于故障的模式识别，但由于其存在收敛速度较慢、易陷入局部极小等缺点，且限制了其在故障诊断中的应用。介绍采用粒子群算法优化BP神经网络，并应用于滚动轴承故障的识别。应用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化训练，同时采用小波包分析方法获得各频带能量比，作为神经网络的输入向量，与传统BP神经网络模式识别进行了对比分析，结果表明该算法能较好地提高神经网络的收敛速度。
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