基于萤火虫BP神经网络的轴承故障诊断研究

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47%。