基于自适应遗传优化RBF神经网络的船舶柴油机故障诊断

• 作者: 周啸伟 唐俊刚 夏虹 张懿 鲁杨
• 来源期刊: 智慧工厂
• 学科: 工学
• 关键词: 船舶柴油机 自适应遗传算法 RBF神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: zhgc_2019,（7）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TM301

摘要

目前,船舶柴油机逐步向智能化、无人化发展。为了船舶柴油机能够更快、更精确的进行故障诊断,本文首先阐述了RBF神经网络结构;再采用自适应遗传优化算法对RBF神经网络进行优化;然后,对船舶柴油机进行故障特征值提取;接着,运用基于自适应遗传优化算法的神经网络模型对船用柴油机进行故障诊断。仿真结果表明,该优化算法模型能够有效减小故障诊断误差,提高故障诊断速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张懿		10	1	1.0	1.0
2	鲁杨		3	0	0.0	0.0
3	夏虹		3	1	1.0	1.0
4	唐俊刚		3	0	0.0	0.0
5	周啸伟		5	1	1.0	1.0