PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用

• 作者: 周越文 张鸣鸣 杨召 梁鹏 邓俊
• 来源期刊: 宇航计测技术
• 学科: 工学
• 关键词: 反向传播算法 粒子群优化 遗传算法 神经网络 光电探测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 86-91
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3632字
• 语种: 中文

摘要

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法( PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中. 实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周越文	空军工程大学航空航天工程学院	40	270	9.0	15.0
2	邓俊	空军工程大学航空航天工程学院	8	46	3.0	6.0
3	杨召	空军工程大学航空航天工程学院	16	82	6.0	8.0
4	张鸣鸣	中国人民解放军驻航宇救生装备有限公司军事代表室	4	19	2.0	4.0