基于GA-IBP神经网络的故障诊断方法

• 作者: 张搏 张琳 李波 牛童
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 BP神经网络 遗传算法 误差指针
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 690-697
• 页数: 8页
• 分类号: TP206+.3|TP183
• 语种: 中文

摘要

针对BP(Back Propagation)神经网络在进行故障诊断时准确度低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针改进的BP(Improved Back Propagation,IBP)神经网络,并通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对这种改进后的神经网络进行优化,从而建立了基于GA-IBP神经网络的故障诊断模型.使用典型三相逆变电路中IGBT开路故障数据作为样本,对所设计的模型进行了仿真分析.结果表明:改进后的网络模型收敛速度优于典型BP神经网络和基于GA算法优化的典型BP神经网络,故障诊断精度分别提高15％和4.5％.

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		79	245	8.0	10.0
2	李波		28	229	8.0	14.0
3	张搏		23	28	4.0	4.0
4	牛童		4	0	0.0	0.0