基于灰色关联神经网络的主机热力参数监测研究

• 作者: 刘伊凡 孙培廷 张剑 张鹏 邹永久
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 船用柴油机 热力参数 灰色关联分析 BP神经网络 信息熵加权 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 699-701
• 页数: 3页
• 分类号: U662
• 语种: 中文

摘要

为了对船舶主动力系统的热力性能参数进行监测研究,以确保故障预警的可靠性,针对主机热力参数间的非线性关系,建立了基于灰色关联分析的BP神经网络监测模型(GRA-BP),通过灰色关联分析和信息熵加权对网络输入量进行预处理,并利用遗传算法优化网络的初始权值和阈值,提高模型监测精度;最后,以实船主机排气温度为待监测对象,验证了该监测模型的准确性,平均相对误差为0.549℃,优于传统网络的监测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙培廷	大连海事大学轮机工程学院	136	1360	20.0	29.0
2	邹永久	大连海事大学轮机工程学院	15	41	4.0	6.0
3	张鹏	大连海事大学轮机工程学院	27	81	6.0	8.0
4	刘伊凡	大连海事大学轮机工程学院	14	52	4.0	7.0
5	张剑	大连海事大学轮机工程学院	2	10	2.0	2.0