基于多种群遗传神经网络的船舶发电机故障诊断

• 作者: 施伟锋 杨鸣
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 故障诊断 多种群遗传算法 神经网络 船舶发电机
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: U665.11|TM307.1|TP183
• 语种: 中文

摘要

为及时发现船舶发电系统的早期故障,通过多种群遗传算法与反向传播(BackPropagation,BP)神经网络算法相结合,提出一种基于多种群遗传神经网络算法的船舶发电机故障诊断方法.利用该算法对实例进行故障诊断,结果证明该算法能有效克服BP神经网络收敛速度慢和易出现局部极小值的缺点.该算法有全局搜索能力强、优化速度快的特点,具有一定的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施伟锋	上海海事大学物流工程学院	84	410	10.0	17.0
2	杨鸣	上海海事大学物流工程学院	18	37	4.0	5.0