基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心盤螺栓故障識別算法研究.pdf

1、心盤螺栓故障檢測是列車故障動態(tài)檢測系統(tǒng)的一個組成部分，該套系統(tǒng)通過計算機對列車故障進行智能檢測，是確保列車安全運行的重要保障。本課題通過對心盤螺栓故障識別算法進行研究，一方面可以實現(xiàn)對心盤螺栓故障的有效識別，同時也可以為列車其他故障提供借鑒價值。
　　本課題采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)心盤螺栓的故障識別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性擬合能力，可以通過對輸入輸出關(guān)系的不斷學(xué)習(xí)，掌握待求解問題的內(nèi)在規(guī)律，從而實現(xiàn)智能化的故障識別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算

2、法是決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的重要因素，本課題采用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值與神經(jīng)元閾值進行優(yōu)化，可實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的全局收斂，同時由于遺傳算法在適應(yīng)度計算過程的運算量較大，故引入主從式并行遺傳算法來提高整體運行效率，通過網(wǎng)絡(luò)通信方式將運算交由并行處理器進行處理。
　　通過上述方法訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于心盤螺栓故障識別測試，結(jié)果顯示故障的準(zhǔn)確識別率可以達到90％以上，證實神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別方法在功能上可以滿足需求，且針對外界環(huán)境的變化，神