【摘 要】
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光电探测设备是一种具有实际应用价值的设备,其工作状态受外界干扰比较大,出现故障的概率高,针对传统光电探测设备故障的误诊率、虚警率高的难题,以准确对光电探测设备故障进行识别和诊断,设计了粒子群算法（PSO）优化神经网络的光电探测设备故障诊断模型。首先分析国内外对光电探测设备故障研究现状,指出了传统光电探测设备故障方法的局限性,然后采集光电探测设备工作状态信号,提取可以描述故障类型的特征向量,然后采用
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目（No.2019KY0934）； 南宁学院科研团队项目（No.2018KYTD05）；
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光电探测设备是一种具有实际应用价值的设备,其工作状态受外界干扰比较大,出现故障的概率高,针对传统光电探测设备故障的误诊率、虚警率高的难题,以准确对光电探测设备故障进行识别和诊断,设计了粒子群算法（PSO）优化神经网络的光电探测设备故障诊断模型。首先分析国内外对光电探测设备故障研究现状,指出了传统光电探测设备故障方法的局限性,然后采集光电探测设备工作状态信号,提取可以描述故障类型的特征向量,然后采用RBF神经网络建立光电探测设备故障诊断分类器,对RBF神经网络参数难以确定的难题,引入粒子群算法解决该难题,并与其它光电探测设备故障诊断模型进行了对比测试,所提方法的光电探测设备故障诊断正确率超过90%,光电探测设备故障的误诊率、虚警率低于10%,光电探测设备故障效果远优于对比模型。
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