基于改进双自适应BP神经网络的故障诊断方法

• 作者: 张保山 张搏 张琳 李波
• 来源期刊: 装甲兵工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 BP神经网络 双自适应 误差指针
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 军用控制工程
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TP206+.3|TP183
• 字数: 3257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1497.2019.02.018

摘要

针对BP神经网络在进行故障诊断时学习效率低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针的改进双自适应算法,并建立了相应的故障诊断模型.使用逆变电路中绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)故障数据作为训练和测试样本,对所设计的算法和模型进行了仿真分析.结果 表明:改进后的BP神经网络收敛性优于典型BP神经网络和动量-自适应学习率BP神经网络,故障诊断精度较上述2种方法分别提高了7.5％和6.25％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	空军工程大学防空反导学院	79	245	8.0	10.0
2	张搏	空军工程大学防空反导学院	23	28	4.0	4.0
3	张保山	空军工程大学研究生院	4	1	1.0	1.0