【摘 要】
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针对在柴油机故障诊断中径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络泛化能力不足的问题,提出一种基于AGA-RBF算法的柴油机故障诊断方法。在该方法中将自适应遗传算法（Adapt
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技支撑计划项目（黔科合GZ[2015]3034）, 贵州大学研究生创新基金资助项目（研理工2017039）
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针对在柴油机故障诊断中径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络泛化能力不足的问题,提出一种基于AGA-RBF算法的柴油机故障诊断方法。在该方法中将自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于柴油机故障诊断。通过实验仿真表明,该算法收敛速度快,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断准确率,实用性强,易于工程实现。
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