采用"GA+LM"优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断

• 作者: 权凌霄 李雷 盛世伟 郭海鑫
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机械装备 电液伺服阀 故障诊断 BP神经网络 GA+LM算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 505-510
• 页数: 6页
• 分类号: TH137
• 字数: 3555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.05.001

摘要

针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定 BP 神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用 LM(Levenberg-Marquardt)算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解.该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP 神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度.通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	权凌霄	燕山大学机械工程学院	49	646	11.0	24.0
3	李雷	燕山大学机械工程学院	8	61	4.0	7.0
4	郭海鑫	燕山大学机械工程学院	2	10	2.0	2.0
10	盛世伟		2	7	1.0	2.0