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基于遗传算法优化神经网络的齿轮故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对齿轮故障诊断的重要性和复杂性,基于神经网络固有的局部极小值及遗传算法良好的全局收敛能力和搜索性,在遗传算法优化初始权值和阈值的基础上构建了GA-Elman神经网络的故障诊断系统.仿真结果表明,该方法用于齿轮常见故障诊断和预测有效、可行. 相似文献
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为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法(Dragonfly algorithm,DA)和BP(Back Propagation)神经网络的燃气轮机故障诊断方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值的问题,采用蜻蜓算法(DA)对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明:基于蜻蜓算法的DA-BP神经网络的燃气轮机故障诊断准确率高达97.78%,训练误差为0.03%,与基于粒子群算法的PSO-BP故障诊断和标准BP算法的故障诊断相比,DA-BP模型诊断的准确率最高,训练误差最小。实例证明,采用DA-BP模型实现燃气轮机气路故障诊断具有良好的诊断速率和诊断准确率,具有一定的应用价值。 相似文献
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为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性。 相似文献
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通常泵组件的调节主要依靠工程师经验,难以保证水泵在所有时段内均高效运行,易造成能源浪费,对此提出了以效率模型为依据的泵站优化调度方法。为减小误差,使用泵站实际运行数据基于BP神经网络训练水泵特性。在此基础上,利用训练后的数据初始化种群,以泵站效率之和最小为目标,建立泵站优化调度数学模型,设定水量、压力和高效区等约束条件,采用改进的遗传算法求解水泵组合方案及各泵运行参数。结果表明,改进遗传算法对泵站调度的优化效果明显,可适用于泵站的优化节能运行。研究成果为泵站优化调度运行提供了一种新方法。 相似文献
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阐述BP神经网络应用在水电站电气设备故障诊断中的目的,通过查阅文献并结合专家经验,构建了电气设备的故障诊断知识库,并建立神经网络模型。最后,以一个故障诊断实例进行具体分析,验证BP神经网络的可行性与优越性。 相似文献
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基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训练效率,加快了网络的收敛速度。考虑风电齿轮箱振动信号的不确定性、非平稳性和复杂性,提取功率谱熵、小波熵、峭度、偏度、关联维数和盒维数作为故障特征。经测试,算法诊断结果正确,表明了PSO优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性和实用性。 相似文献
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风速预测对于风力发电并网调度至关重要。基于BP神经网络建立了风速预测模型,并从BP算法及遗传算法自身特点出发,针对BP网络结构确定困难、收敛速度慢等问题,提出创建多种群遗传算法,实现对BP神经网络的结构和权值初始值的同步优化。通过具体算例表明,经优化后的BP算法的收敛步数和计算时间明显减少,预测精度更高,网络整体性能有了显著提高。 相似文献
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为精确诊断转子故障,以转子故障模拟实验台的实测数据为研究对象,采用基于小波包能量特征向量提取的信号特征值作为网络的学习样本,采用改进弹性BP算法训练网络研究转子的振动状态。为神经网络在转子故障诊断领域更深入广泛的应用提供可参考的思路和方法。 相似文献
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污水处理为高电耗行业,有效预测电耗对污水处理厂节能优化有深远影响。以广东省某中小型污水处理厂18个月的数据为例,采用BP神经网络建立了电耗预测模型,将提升泵、回流泵、鼓风机的运行时间和频率及OPR、MLSS、好氧池DO、缺氧池DO、进水流量Q、COD、氨氮等33个指标作为BP神经网络模型的输入变量进行初步拟合,并用遗传算法对BP神经网络进行优化。结果表明,BP神经网络适用于电耗的拟合计算,通过与遗传算法组合,平均误差低至0.001 6,预测精度较高。 相似文献
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电力变压器的故障除了给其自身带来重大损失外,还对电力系统的安全造成很大影响。利用BP神经网络对变压器故障进行诊断,针对BP神经网络学习率的缺点,提出了一种跟踪型自适应学习率的确定方法,该方法仅需整定一个参数,有效地提高了BP神经网络的收敛性和训练时间,进而通过构建变压器故障诊断训练样本集,验证了该方法的可行性,获得了更精确的诊断结果。 相似文献
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