摘要：利用改进的粒子群优化算法优化BP神经网络,组合多个优化BP网络构成Adaboost强分类器,采用“一对一”分类思想建立了改进PSO_BP_Adaboost多分类器算法,并在部分UCI数据集上进行了有效性验证。实例中,将某零件上相同尺寸、不同位置的4个孔的直径作为BP网络的输入值,利用真实数据进行验证,该算法的分类正确率达到98%,表明提出的改进多分类器算法可有效用于尺寸超差故障诊断。

关键词：故障诊断 粒子群优化 神经网络 adaboost算法 

单位：沈阳航空航天大学机电工程学院; 沈阳110136