遗传算法和神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用

发布时间：2018-02-15 07:47

  本文关键词： 智能诊断 Matlab 自适应 RBF神经网络　出处：《舰船科学技术》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高船舶柴油机故障诊断的精度,以及改善神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优解的情况。提出一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的智能诊断方法,并将其应用于船舶柴油机故障诊断中,改进的方法优化了神经网络的隐节点、宽度参数以及中心向量,用最小二乘法训练网络隐层到输出层的权值。最后在Matlab仿真软件下,对船舶柴油机故障诊断模型进行仿真实验。实验证明,自适应遗传算法优化的RBF神经网络,诊断速度快,诊断精度高,收敛效果好,能较好地应用在船舶柴油机的状态监测和故障诊断中。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of marine diesel engine fault diagnosis, and to improve the condition that the neural network converges slowly and easily falls into the local optimal solution, an intelligent diagnosis method based on the combination of improved genetic algorithm and RBF neural network is proposed. It is applied to the fault diagnosis of marine diesel engine. The improved method optimizes the hidden nodes, width parameters and center vectors of the neural network, and uses the least square method to train the weights from the hidden layer to the output layer of the neural network. Finally, in the Matlab simulation software, the weights of the hidden layer to the output layer are trained. The simulation experiment on the fault diagnosis model of marine diesel engine shows that the RBF neural network optimized by adaptive genetic algorithm has the advantages of fast diagnosis speed, high diagnostic accuracy and good convergence effect. It can be used in condition monitoring and fault diagnosis of marine diesel engine.
【作者单位】： 吉林动画学院数字媒体技术系;
【分类号】：U672

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本文编号：1512780