基于遗传算法的故障诊断方法研究

• 作者: 陈凡
• 来源期刊: 软件
• 关键词: 故障诊断 遗传算法 风机齿轮箱 Bp神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 118-122
• 页数: 5页
• 分类号: TB311.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2021.07.035

摘要

现代工业系统的大型化、复杂化、自动化的发展趋势使得工业系统的故障诊断方法遇到一系列的考验,误差小、精度高的故障诊断方法的研究成为重中之重.为此本文对故障诊断方法的发展状况进行简介,并对当下研究最热门、效果较好的遗传算法进行详细分析.遗传算法是基于自适应启发式全局搜索概率算法,在故障诊断中主要用于算法的优化,提高故障诊断准确率.本文最后列举了遗传算法优化Bp神经网络的方法用于风机齿轮箱故障诊断的案例.结果显示,在遗传算法的优化下,风机齿轮箱故障诊断的误差得到明显改善,预测精度也提高了.