运用遗传算法优化神经网络的发动机故障诊断

发布时间：2018-06-29 10:15

  本文选题：BP神经网络 + 遗传算法　； 参考：《现代制造工程》2016年01期

【摘要】：为了对发动机故障进行正确诊断,可采用BP神经网络方法建立发动机故障诊断模型,但由于BP神经网络存在收敛速度慢及网络泛化能力差的缺点,易影响发动机故障诊断正确率。为了提高网络正确识别能力和泛化能力,采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,网络误差满足要求后,用BP神经网络方法进行修正,从而使网络误差达到最小。将该算法应用于发动机故障诊断中,结果表明,该方法诊断故障误差更小且收敛更快。
[Abstract]:In order to diagnose the engine faults correctly , the BP neural network method can be used to establish the fault diagnosis model of the engine . However , the BP neural network has the disadvantages of slow convergence speed and poor network generalization ability . In order to improve the correct recognition capability and generalization ability of the network , the weighted value and the threshold value of the neural network are optimized by using the genetic algorithm . After the network error meets the requirement , the network error is minimized . The algorithm is applied to the fault diagnosis of the engine , and the result shows that the method has the advantages of less fault error and faster convergence .
【作者单位】： 渭南师范学院;
【基金】：陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1256) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM1026) 2014年渭南师范学院特色学科建设项目(14TSXK02) 渭南师范学院重点教改项目(JG201511)
【分类号】：U472;TP183

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本文编号：2081788