基于布谷鸟搜索算法优化BP模糊Petri网的水电机组故障诊断

发布时间：2018-03-31 00:06

  本文选题：水电机组　切入点：故障诊断　出处：《水电能源科学》2017年07期

【摘要】：针对水电机组故障诊断的复杂性和传统算法存在的缺点,提出采用布谷鸟搜索算法优化BP模糊Petri网进行故障诊断。首先利用布谷鸟搜索算法的全局搜索功能对网络参数寻优,将得出的全局最优解作为BP模糊Petri网的最优初始参数,再用选取的故障样本数据对模糊Petri网进行学习训练,建立故障特征集到故障类型集的映射关系以实现故障分类。仿真试验表明,该故障诊断方法收敛速度快、准确率高,可应用于实际水电机组故障诊断。
[Abstract]:In view of the complexity of fault diagnosis of hydropower units and the shortcomings of traditional algorithms, this paper proposes to optimize BP fuzzy Petri nets for fault diagnosis by Cuckoo search algorithm. Firstly, the global searching function of Cuckoo search algorithm is used to optimize the network parameters. The global optimal solution is regarded as the optimal initial parameter of BP fuzzy Petri net, and the selected fault sample data is used to study and train the fuzzy Petri net. The mapping relationship between fault feature collection and fault type set is established to realize fault classification. The simulation results show that the proposed fault diagnosis method has high convergence speed and high accuracy and can be applied to fault diagnosis of practical hydropower units.
【作者单位】： 山东科技大学电气与自动化工程学院;山东电力集团公司检修公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61304080)
【分类号】：TP301.1;TV738

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本文编号：1688244