基于改进粒子群算法神经网络的电力电子电路故障诊断.pdf.pdf 全文免费在线

  本文关键词：基于改进粒子群算法神经网络的电力电子电路故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

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2008年第30卷第5期第29页电气传动自动化ELECTRICDRⅣEAUToMATIoNV01.30。No.52008。30(5):29~31文章编号:l005—7277(2008)05—0029-—O3基于改进粒子群算法神经网络的电力电子电路故障诊断乔维德(江苏常州市广播电视大学,江苏常州213001)摘要:粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电力电子电路故障进行在线诊断。仿真结果表明,改进PSO—BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。关键词:改进PSO—BP算法;电力电子电路;故障诊断中图分类号:TM1;TP183文献标识码:workQIAOWei-de(ChangzhouRadioandUnwersy,Changzhou213001,China)Abstract:ParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmisaglobaloptimizationtechnologybasedonthegroupintelligence,itcarriesontheintelligentsearchforthesolutionspacethroughmutualeffectinordertodiscovertheoptimalsolution.Theimprovementtothebasicparticleswarmalgo... 内容来自转载请标明出处.

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