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基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统 总被引:9,自引:1,他引:9
故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义。多种人工智能技术在其中得以应用, 然而快速、准确的故障诊断仍是一个悬而未决的难题, 尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下, 故障诊断更为困难。提出了一种基于神经网络 (ANN) 和遗传算法 (GA) 的故障诊断方法, 它采用三层前向神经网络执行诊断功能, 双重 GA循环优化该神经网络的结构和连接权重。第一重 GA循环用于优化神经网络结构, 第二重 GA循环进一步优化神经网络的连接权重。两重 GA循环可以搜索确定用于故障诊断的最优神经网络。有关的数学模型和算法流程在文中作了详细介绍。以4-母线简单电力系统为例, 进行了计算机仿真计算。结果表明, 基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统优于传统的BP神经网络, 可以较好地解决故障诊断问题。 相似文献
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基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法。将汽轮机组历史故障数据首先进行模糊化及离散化处理,接着构造一个多层的前向神经网络,然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络,最后进行基于遗传算法的神经网络优化。以神经网络为知识本体,提出了汽轮机组故障诊断分类规则的挖掘算法,其实现过程有4个步骤:计算效果度量矩阵;提取规则;计算规则权重;基于遗传算法的规则修剪。实现了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘和故障诊断仿真系统,其诊断正确率达到了84%。 相似文献
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为了能够有效地对异步电动机转子进行故障诊断,深入地研究遗传算法在异步电动机转子故障诊断中的应用。首先,对传统的遗传算法进行了改进。其次设计了基于遗传算法的异步电动机转子故障诊断的神经网络。最后,进行实际的异步电动机转子的故障诊断,验证结果表明该方法具有准确、便捷的优点。 相似文献
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针对BP神经网络应用于故障诊断时存在着收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法.利用GA的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,提高网络训练的收敛速度.根据液压钻机工况参数提取的特征信号,进行归一化处理建立样本,利用训练样本对网络进行训练,根据训练结果进行故障诊断.仿真结果表明,GA优化的BP神经网络迭代次数少,收敛速度快,能够对测试样本进行有效地分类,故障诊断正确率高. 相似文献
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《电力系统及其自动化学报》2017,(1)
BP神经网络具有良好的自学习、自适应和泛化能力,但运算过程中容易陷入局部极小值,同时隐含层节点数的选择也影响着诊断的效果。文中根据经验公式缩小隐含层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐含层节点数。根据遗传算法具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值,可以避免BP神经网络陷入局部极小值的问题。结合两种方法对电网进行故障诊断,实例分析表明该方法可以准确有效地诊断出电网故障位置,提高电网故障诊断的容错性。 相似文献
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针对传统BP神经网络实现模拟电路故障诊断时存在的缺陷:容易收敛于局部最优值且训练时间过长等,提出了利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络来对模拟电路进行故障诊断的方法.实验结果证明,优化后的BP网络可有效地避免收敛于局部最优值,大大地缩短了训练时间.同时为了提高遗传优化的收敛速度和精度,避免"早熟"现象,本文提出了一种引入移民算子的遗传算法,仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用模糊神经网络进行凝汽器的故障诊断。根据某电厂的运行规程及运行经验构造了进行凝汽器故障诊断所需的全部17个隶属函数,利用这些隶属函数可以对各个输入进行模糊化处理,使之成为量化输入。对模糊BP网络进行训练,可以得到模糊BP网络的知识库结构。在此基础上,对一个凝汽器实际故障进行了诊断,得出了令人满意的结果。 相似文献
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针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特性,结合油中气体分析法,设计了一种改进粒子群算法的小波神经网络故障诊断模型。模型采用3层小波神经网络,并用一种改进粒子群算法对其进行训练。该算法在标准粒子群算法的基础上,通过引入遗传算法中的变异算子、惯性权重因子和高斯加权的全局极值,加快了小波神经网络训练速度,提高了其训练的精度。仿真实验证明这种改进粒子群算法的小波神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 相似文献
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针对径向基神经网络(RBF)用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法.采用AGA对RBF神经网络的隐含层节点数、隐层基函数的中心和宽度进行优化,以此提高RBF网络的泛化能力.通过大量收集和整理工作形成样本集,使用训练样本训练RBF网络,根据网络输出结果对通风机故障进行诊断.仿真结果表明,相较于RBF神经网络,AGA优化的RBF神经网络收敛速度更快,迭代次数更少,能够有效识别通风机故障类型,诊断结果准确率更高. 相似文献
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