基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断

被引：6

作者：

胡方霞 ^{[1
]}

任艳君 ^{[1
]}

陈兴龙 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆工商职业学院工程技术系

[2] 重庆大学机械工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 23期

关键词：

煤气鼓风机; 模糊处理; 神经网络; 遗传算法; 故障诊断;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.23.073

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

页码：6079 / 6081+6093 +6093

页数：4

共 7 条

[1] 遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 [J].