基于改进PSO-FNN算法的钢筋混凝土腐蚀检测研究

• 作者: 刘帅 林旭梅 石智梁
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 钢筋混凝土腐蚀程度 改进PSO 模糊神经网络 惯性因子 检测精度 pH值传感器
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 传感性能测试
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TU528.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020070041

摘要

针对传统粒子群算法(PSO)在处理复杂搜索问题中容易产生早熟收敛,局部寻优能力较差等问题,提出PSO算法中惯性因子的自适应调整方法,将改进的PSO算法优化模糊神经网络(FNN),并将改进的PSO-FNN算法应用于多传感器信息融合的钢筋混凝土腐蚀检测中,检测系统包括pH值传感器、氯离子传感器和湿度传感器.通过改进的PSO算法得到优化的神经网络连接权值,提高算法的搜索速度和训练效率,避免模糊神经网络易陷入局部极小值的问题.利用改进PSO-FNN算法对钢筋腐蚀的样本数据进行训练及测试,结果表明,改进的PSO-FNN腐蚀检测模型算法性能优于PSO-FNN算法,收敛速度快,可有效提高钢筋混凝土腐蚀检测的精度.