GA-BP算法在船舶主机故障诊断中的应用

• 作者: 何琪 徐鹏 毛攀峰
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶主机 遗传算法 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: U665.2
• 语种: 中文

摘要

针对船舶主机故障具有诊断对象多、多因素耦合造成诊断准确率低等问题,提出了用遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法,利用GA算法对BP神经网络的初始权值、阈值在较大范围内搜索寻值,同时采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,加快目标最优值的求解,最后结合一般BP神经网络方法进行分析比较.实验结果表明,优化初始权值和阈值后的测试样本的误差由0.996 43减少到0.097 333,训练样本的误差由1.464 1减少到0.080 657;经GA优化后的BP神经网络模型对主机故障类型的诊断的准确率为100％,实现对船舶故障诊断的高效判别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛攀峰		13	16	3.0	3.0
2	何琪		20	15	2.0	3.0
3	徐鹏		10	16	2.0	4.0