共查询到20条相似文献,搜索用时 453 毫秒
1.
2.
可拓神经网络是一类新的神经网络,它结合了可拓学理论和人工神经网络技术。可拓神经网络已经在模式识别、故障诊断、分类聚类等领域有了成功的应用。针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法。介绍了可拓神经网络;构造了基于可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点。该方法具有一定的应用及推广能力。 相似文献
3.
基于混沌粒子群算法的高压直流输电换流桥智能故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
利用现代电力电子变换技术和MATLAB仿真软件研究了一种高压直流输电换流桥故障诊断技术。在详细分析了换流桥各种故障模式的基础上,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。针对粒子群的收敛速度慢和早熟问题,提出了一种混沌粒子群算法。仿真结果表明该模型比基本的粒子群神经网络诊断方法具有速度快,准确度高的特点。 相似文献
4.
本文提出了一种基于粒子群可拓神经网络预测模型。根据国外近段时间每日新增新冠肺炎确诊人数,利用可拓神经网络模型对国外日新增新冠肺炎确诊人数进行预测,并利用粒子群算法(PSO)对权值进行优化,最后与LSSVM、ABC-LSSVM及PSO-LSSVM模型进行比较。结果表明:采用文中提出的粒子群可拓神经网络模型拟合效果较好,精度较高,性能优于其他三种模型,适用于COVID-19的疫情研究。 相似文献
5.
针对复杂的飞控系统传感器故障类型,建立了故障诊断模型,提取了各种故障数据.构建3层小波神经网络,并提出一种改进粒子群算法--混合粒子群算法对小波神经网络进行训练,该算法使用离散粒子群算法优化小波神经网络连接结构,同时使用基本粒子群优化算法优化小波神经网络权值.将这种改进的小波神经网络算法应用于飞控系统传感器故障诊断中.... 相似文献
6.
基于PSO-SVM的发动机故障诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对发动机的故障分类问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法,采用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系数σ,并在MATLAB环境下对发动机进行故障类别诊断,通过对发动机典型故障的诊断研究表明,采用PSO-SVM算法模型的故障诊断的精确度和效率都得到了提高,该方法与BP神经网络、PSO-BP、标准SVM相比,有较高的分类准确率,准确率可高达100%;与GA-SVM方法相比,诊断效率有所提高,从而验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性。 相似文献
7.
结合了模糊递归神经网络和粒子群算法,在此基础上改进粒子滤波的故障诊断方法.故障诊断作为智能控制的研究热点,其算法层出不穷.粒子滤波故障诊断作为基于解析模型的状态估计诊断方法的一种,一直在工业生产中起着重要的作用,但其自身的缺点也限制了它的进一步发展,保留粒子滤波的优势,提出一种基于混合算法的粒子滤波故障诊断方法,该方法不但一定程度上解决了权值退化的问题,而且改进了粒子群算法,并结合神经网络算法在啤酒发酵温控系统中形成了故障检测、预测和辨识为一体的故障诊断方法. 相似文献
8.
9.
为了有效提升油浸式变压器故障诊断的精度与速度,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化T-S型自适应模糊神经网络(T-S ANFIS)的油浸式变压器故障诊断模型;引入动态惯性权重和学习因子线性调整策略,并利用收敛域和欧式距离判别雷同粒子,以克服粒子群算法易早熟、后期易陷入局部最优的问题;接着通过IPSO对T-S ANFIS的前提参数进行优化,提高网络的收敛速度;最后通过仿真实验验证基于IPSO优化T-S ANFIS的变压器故障诊断模型效果,结果表明所构建模型的故障诊断最优准确率约为98%,与ANFIS及PSO-ANFIS模型相比具有较高的故障诊断精度及效率。 相似文献
10.
综合改进的粒子群神经网络算法 总被引:5,自引:0,他引:5
粒子群优化算法是一种解决非线性、不可微和多峰值复杂优化问题的优秀算法,但该算法在进化后期容易出现速度变慢以及早熟的现象;BP神经网络的学习算法是基于梯度下降这一本质的,因此存在着容易陷于局部极小值,收敛速度慢,训练时间长等问题.针对上述现象,对粒子群优化算法进行了增强粒子多样性和避免种群陷入早熟两个方面的改进,并提出了一种基于改进算法的粒子群神经网络算法,最后通过在IRIS数据集上进行的仿真实验验证了改进的有效性. 相似文献
11.
混合粒子群优化算法优化前向神经网络结构和参数* 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了综合利用粒子群优化算法(PSO)和离散粒子群优化算法(D-PSO)同时优化前向神经网络结构和参数的新方法。该算法使用离散粒子群优化算法优化神经网络连接结构,用多维空间中0或1取值的粒子来描述所有可能的神经网络连接,同时使用粒子群优化算法优化神经网络权值。将经过该算法训练的神经网络应用于故障诊断,能够有效消除冗余连接结构对网络诊断能力的影响。仿真试验的结果表明,相比遗传算法等其他算法,该算法能够有效改善神经网络结构和参数的优化效率,提高故障模式识别的准确率。 相似文献
12.
针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题,提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型,该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢,故障识别率为82%;概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定,故障识别率最大为98%;粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。 相似文献
13.
14.
《计算机测量与控制》2014,(4)
概率神经网络中反映整个样本空间的平滑因子σ常以经验取值,缺乏足够的理论依据;对此提出一种自适应概率神经网络变压器故障诊断模型,针对作为自适应概率神经网络的激励函数的高斯函数,采用基于模拟退火思想的改进粒子群算法(SA-PSO)优化其平滑因子σ,从而提高概率神经网络诊断的识别率;通过搜集到92组故障数据进行仿真分析,其结果表明引入模拟退火过程后,粒子群算法的局部搜索能力得到了改善,并且使得SA-PSO算法优化下的自适应概率神经网络相对于单一PSO算法在变压器故障的诊断准确率上得到了较大程度的提高,从而保证变压器的安全可靠运行。 相似文献
15.
16.
17.
18.
自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测. 相似文献
19.
提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果. 相似文献
20.
基于PSO神经网络的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构.这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除了冗余连接,提高了故障模式识别的能力.仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度,提高了故障模式的识别正确率,可以有效地应用于设备的故障诊断. 相似文献