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针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练.该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高.将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性. 相似文献
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在应用混沌神经网络(CNN)进行同步发电机的建模过程中,对于CNN的学习,网络训练过程的收敛性很难控制。在研究了BP学习算法及其一些改进方法进行人工神经网络训练的轨迹收敛特性后,观测到运用梯度下降动量与自适应学习速率相结合的BP学习算法的神经网络训练轨迹的收敛特性良好。在用基于Aihara混沌神经元构成的3层反馈CNN进行同步发电机建模的应用中,用该BP学习算法对CNN进行了训练。结果表明:用该BP算法进行CNN发电机建模具有学习速度快和均方误差曲线轨迹收敛性好的特点,而且所建立的CNN同步发电机模型运行的动态过程误差小。 相似文献
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基于改进BP神经网络PID的无刷直流电动机速度控制的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
引进模糊归一化控制策略,在线实时地调整与收敛速度密切相关的学习速率和动量系数,克服了BP网络收敛慢和容易陷入局部最小的缺点,并将改进的BP神经网络PID算法成功应用于无刷直流电动机速度控制中。仿真结果表明,改进BP神经网络PID使收敛变得更快,而且系统具有较强的鲁棒性和自适应能力。 相似文献
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基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型研究 总被引:3,自引:2,他引:3
提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数、学习样本数和动量因子对模型预测精度的影响。实例分析表明,该模型有较好容错性,能满足火电机组性能分析的要求。 相似文献
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基于改进BP神经网络的风机故障诊断研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络进行风机的故障诊断。根据风机的故障诊断特点,确定神经网络的结构与参数。在网络训练过程中同时采用标准训练样本和含有白噪声的训练样本,使网络具有一定的容错性。实例诊断表明,改进的BP神经网络缩短了学习时间,是风机故障诊断的有效方法。 相似文献
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针对配电网数据分支多、设备类型多样、现有故障诊断方法精度低的问题,提出基于深度置信网络的配电网故障诊断方法。该方法建立了4种不同层数的深度置信网络,将配电网的实际监测数据分为训练和测试数据导入到深度置信模型,采用对比歧化算法优化初始参数选择和加速模型训练,测试模型对样本的识别精度,建立改进BP神经网络和Petri网对比故障识别精度。结果表明,深度置信网络可以通过实时分析配电网实时监测数据,准确辨识配电网故障类型,提高了配网故障诊断的准确率和速度。 相似文献
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基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样本数据下,传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此,为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能,提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时,在每个残差网络模块中,模块的输入信息可以在模块内跨层传输,使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递,从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明,相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络,所提方法具有更高的诊断准确率,同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。 相似文献
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针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性. 相似文献
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介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型。利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性。 相似文献