基于GA-BP的移动通信设备故障诊断

• 作者: 姚仲敏 沈玉会
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 故障诊断 神经网络 遗传算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3294-3296,3300
• 页数: 4页
• 分类号: TP306
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.10.013

摘要

为了提高基站维护人员处理通信设备故障的作业效率和智能化水平,采用BP神经网络算法和遗传算法、粒子群算法分别优化的BP神经网络算法搭建3种通信设备故障诊断模型,预测设备可能发生的故障类型,用以指导基站维护人员有针对性的消除故障,有效减少人为误判,并大大节省设备故障诊断时间;Matlab仿真结果表明:文中的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法模型都能够实现设备故障类别的预测,且所设计的GA-BP算法模型相比BP或POS-BP神经网络算法模型对通信设备的故障诊断来讲有更好的适应性,具有较高的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚仲敏	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	61	288	7.0	14.0
2	沈玉会	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	3	72	1.0	3.0