基于果蝇算法优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断

• 作者: 梁庚 祁丽婉 童国炜
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 清洁能源 风电 齿轮箱 果蝇算法 故障诊断 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 31-36,42
• 页数: 7页
• 分类号: TM734|TP312
• 字数: 4460字
• 语种: 中文

摘要

为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性，采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化，减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险，显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现，果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明，果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁庚	华北电力大学控制与计算机工程学院	31	245	9.0	15.0
2	祁丽婉	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	36	1.0	1.0
3	童国炜	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	36	1.0	1.0