运用免疫遗传神经网络的汽轮机振动故障诊断

被引：15

作者：

程力旻 ^{[1
]}

谢志江 ^{[1
]}

刘利云 ^{[2
]}

孙红岩 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学机械工程学院

[2] 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

来源：

振动测试与诊断. | 2010年 / 30卷 / 06期

关键词：

免疫遗传算法; 神经网络; 汽轮机; 故障诊断;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2010.06.012

中图分类号：

U472.9 [诊断和检测技术及其仪器设备];

学科分类号：

082304 ;

摘要：

提出了基于疫苗接种策略的免疫遗传神经网络(VIG-NN)算法,并将其用于汽轮机的振动故障诊断。该算法将疫苗接种、基于浓度的抗体选择、自适应交叉和变异概率引入遗传算法,不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘了强成长性抗体的寻优潜力,对全局最优解的搜索快速且有效。实践表明,与传统算法相比,VIG-NN能够更准确地模拟故障征兆与故障类型之间的非线性关系,提高了汽轮机振动故障诊断的准确率。

引用

页码：675 / 678+712 +712

页数：5

共 9 条

[1] 基于遗传编程的发动机滑油系统故障诊断 [J].