您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于FOA优化的GRNN旋转机械故障预测方法
- 专利权人:
- 哈尔滨理工大学
- 发明人:
- 葛江华,付岩,王亚萍
- 申请号：
- CN201710870217.1
- 公开号：
- CN107677473A
- 申请日:
- 2017.09.23
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于FOA优化的GRNN旋转机械故障预测方法，它涉及旋转机械故障预测方法技术领域，它包括如下步骤：（1）、采用辛辛那提滚动轴承实验数据；（2）、将步骤（1）采集信号的离散数据分为训练数据和预测数据两部分，将训练数据带入FOA优化GRNN进行预测模型训练，（3）、用步骤（2）训练好的预测模型对预测数据进行故障预测，计算其均方根误差和预测时间，得出仿真预测曲线与实际曲线的对比图；（4）、通过步骤（3）中得出结果确定故障产生时间及故障类型；本发明用FOA对GRNN光滑因子进行寻优从而建立FOA优化的GRNN故障预测模型，缩短了GRNN最佳模型的建立时间，有效的减少了人为因素对预测结果的影响。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
