基于遗传-BP网络的汽轮发电机组振动故障诊断

• 作者: 张恩平 张慧芬 薛碧翠
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 故障诊断 振动 汽轮发电机组
• 年，卷（期）: 2007,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能控制
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP389.1|TM311
• 字数: 3332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2007.z1.009

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,综合遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点,探讨了一种基于遗传-神经网络的故障诊断的方法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,遗传-BP神经网络的收敛和诊断能力优于BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张慧芬	济南大学控制科学与工程学院	49	1019	16.0	31.0
2	张恩平	济南大学控制科学与工程学院	15	38	4.0	5.0
3	薛碧翠	济南大学控制科学与工程学院	3	10	2.0	3.0