基于GA优化BP神经网络的液压钻机故障诊断

发布时间：2018-10-31 15:08

【摘要】：针对BP神经网络应用于故障诊断时存在着收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法。利用GA的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,提高网络训练的收敛速度。根据液压钻机工况参数提取的特征信号,进行归一化处理建立样本,利用训练样本对网络进行训练,根据训练结果进行故障诊断。仿真结果表明,GA优化的BP神经网络迭代次数少,收敛速度快,能够对测试样本进行有效地分类,故障诊断正确率高。
[Abstract]:Aiming at the problems of slow convergence and easy to fall into local minimum when BP neural network is applied to fault diagnosis, a fault diagnosis method for hydraulic drilling rig based on genetic algorithm (GA) optimization BP neural network is proposed. The weight and threshold of BP neural network are optimized by GA selection, crossover and mutation operation, and the convergence speed of network training is improved. According to the characteristic signals extracted from the parameters of hydraulic drilling rig, the samples are normalized and the network is trained by the training samples, and the fault diagnosis is carried out according to the training results. Simulation results show that GA optimized BP neural network has fewer iterations, faster convergence speed, can effectively classify test samples, and has a high accuracy of fault diagnosis.
【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;
【分类号】：TD712.63;TP183

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本文编号：2302639