改进粒子群优化算法的BP神经网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性.仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断.相比于常规的BP神经网络模型,此方法不仅改进网络的收敛速度并且提高了预测准确性.     

粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.     

无线列调机车电台身份识别系统

武威通信段无线设备的维护,涵盖兰新线打柴沟至柳沟、干武线、镜铁山支线、玉门南支线、敦煌支线,共1200多公里71个车站及76个区间设备,211台运用机车及913部便携台,具有点多、线长、环境复杂、设备型号不统一等特点。特别是处于动态运用的无线设备,受机车类型、车体、地形等外界影响,以及机车调运频繁、设备型号繁杂及设备老化等因素,使设备的维护和故障处理有很大难度,     

汽车乘员约束系统的参数分析及仿真研究

应用MADYMO软件建立汽车乘员约束系统的仿真模型,分析了安全带系统和座垫刚度特性对汽车乘员碰撞响应的影响,仿真结果经试验得到验证.最后通过对约束系统进行参数相关性分析和仿真研究,得到了对汽车乘员约束系统开发有指导性的结论.