运用遗传算法优化神经网络的发动机故障诊断

• 作者: 贾花萍
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 优化 故障
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 设备设计/诊断维修/再制造
• 页码范围: 138-142
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2016.01.027

摘要

为了对发动机故障进行正确诊断,可采用BP神经网络方法建立发动机故障诊断模型,但由于BP神经网络存在收敛速度慢及网络泛化能力差的缺点,易影响发动机故障诊断正确率.为了提高网络正确识别能力和泛化能力,采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,网络误差满足要求后,用BP神经网络方法进行修正,从而使网络误差达到最小.将该算法应用于发动机故障诊断中,结果表明,该方法诊断故障误差更小且收敛更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾花萍		37	95	5.0	6.0