技术特征：
技术总结
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。
技术研发人员：葛江华;付岩;王亚萍
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2017.09.23
技术公布日：2018.02.09