基于遗传优化BP网络的振动故障诊断

• 作者: 孙才新 廖瑞金 欧健 王柯柯 胡雪松
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 人工神经网络 振动 故障诊断 汽轮发电机组
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 在线监测
• 页码范围: 46-48,68
• 页数: 4页
• 分类号: TM311
• 字数: 2702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2006.07.013

摘要

为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行多点遗传优化,得到最佳初始权值矩阵,在此基础上按误差前向反馈算法沿负梯度搜索进行网络学习;同时提出了一种用于BP神经网络遗传优化的染色体浮点编码方法,并描述了作用于染色体上的遗传操作算法.仿真研究表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	廖瑞金	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	223	6135	43.0	64.0
3	胡雪松	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	10	213	8.0	10.0
4	欧健	重庆工学院重庆汽车学院	9	145	6.0	9.0
6	王柯柯	重庆工学院重庆汽车学院	6	143	6.0	6.0