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改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障. 相似文献
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基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度. 相似文献
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设备故障诊断技术在汽轮发电机组上的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
余晓平 《自动化技术与应用》2004,23(4):62-65
本文介绍利用设备故障诊断技术.解决汽轮发电机组的故障隐患,并以此阐述企业开展设备故障诊断的重要性和必要性, 相似文献
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基于BP神经网络,结合船舶汽轮发电机组故障诊断问题,提出了一个适合于复杂、非线性系统的块层化神经网络诊断模型,并开发了一个诊断系统。通过实验优化了网络参数,经在某船舶汽轮发电机组进行的运行实验,验证了诊断模型高效的自组织、自学习能力。初步试验结果表明诊断系统是有效和可行的。 相似文献
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AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法是一种能够借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法;为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高;文章针对多征兆、多故障的汽轮发电机组的故障诊断系统,对采用改进后的自适应遗传算法(AGA)和RBF径向基函数神经网络相结合进行故障模式识别的方法进行研究;仿真结果表明,该方法对于汽轮发电机组的故障诊断具有较高的实用价值。 相似文献
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研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景. 相似文献
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基于神经网络的无人机传感器故障诊断技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机传感器的故障诊断和容错控制是一项关键技术,为了能够实时监测传感器的运行状态、快速定位故障和控制重构,文章采用BP神经网络设计了一种由主、从神经网络构成的无人机传感器故障诊断算法,其中主网络用于传感器的故障检测,从网络完成对故障的识别;该算法减少了故障诊断运算量,提高了故障诊断的实时性;通过仿真研究表明了该算法可以有效地检测、识别出故障,并能给出故障传感器估计值用于容错控制. 相似文献
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遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点. 相似文献
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自适应遗传神经算法及故障识别 总被引:5,自引:0,他引:5
该文在改进遗传算法和神经网络反向传播算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经算法与结合模型,并将其应用于变压器故障识别。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地识别故障,对类似电气设备的故障识别有参考价值。 相似文献
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BP神经网络的改进算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时.将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。 相似文献
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基于混沌差分进化FCM算法的舵回路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高故障分类的准确性,提出了一种混沌差分进化模糊C-均值故障识别方法(CDEFCM,chaotic differential evolution fuzzy C-mean).该方法利用差分进化算法高效的全局搜索能力以及混沌序列的均匀遍历特性,克服了模糊C-均值算法(FCM,fuzzy C-mean)对初始值敏感的缺点及遗传算法易收敛到局部极值点的缺陷,用该方法进行故障聚类分析,可以准确地识别故障.以某飞控系统舵回路常见故障为例进行了仿真验证,结果表明该方法能有效地识别出故障. 相似文献
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BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。 相似文献
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一种基于遗传算法的BP网络改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于遗传算法的改进的BP网络训练方法。在美国手写体数字标准数据集MNIST库的实验结果表明,该方法提高了识别率,增加了网络的泛化能力,并且极大地节省了存储空间,缩短了学习时间。 相似文献
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为了提高入侵检测系统的检测率并降低误报率,将误用检测技术和异常检测技术进行结合,以克服采用单一技术的缺陷。采用改进的进化神经网络作为检测引擎,首先,通过对遗传算法进行改进,弥补实数编码全局寻优能力差的缺陷,且降低计算的复杂度,提高进化收敛速度;然后,将改进的遗传算法和BP神经网络的LM算法进行结合,进一步克服神经网络学习阶段训练速度慢和易陷入局部最优的缺点,进而提高神经网络的分类能力和模式识别能力。采用 KDDCUP99数据集作为训练与测试数据集进行实验,结果表明,基于改进的进化神经网络建立的混合入侵检测模型在数据特征规则的提取速度、检测精度以及识别新的攻击类型方面有明显改善。 相似文献
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ZHAO Feng 《数字社区&智能家居》2008,(22)
针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。 相似文献