基于遗传算法和BP神经网络算法的优势,设计了具有全局搜索和局部搜索能力的齿轮箱故障预测模型,该模型中BP神经网络的权值和阈值通过遗传算法进行寻优,再回代到网络,通过训练得到预测模型,最后由预测模型进行齿轮箱故障预测。实验结果表明:进行优化后的预测模型的预测精度明显高于没有优化的神经网络模型,达到了故障预测的要求,可以为实际的齿轮箱工作故障的预测提供依据。
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