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应用带收缩因子的粒子群优化算法训练神经网络的权值矩阵，使神经网络的收敛速度大大提高，避免了其陷入局部最优解的缺陷；根据振动实验室齿轮箱实验数据，分析研究故障信号的特点，提取相应的特征参数，应用训练后的神经网络诊断齿轮箱的故障，实验表明故障诊断率较高。
带收缩因子的PSO算法在齿轮箱故障诊断中的应用
【摘 要】
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应用带收缩因子的粒子群优化算法训练神经网络的权值矩阵，使神经网络的收敛速度大大提高，避免了其陷入局部最优解的缺陷；根据振动实验室齿轮箱实验数据，分析研究故障信号的特点，提
【机 构】
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中北大学机械工程与自动化学院
【出 处】
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机械工程与自动化
【发表日期】
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2006年6期
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