一种基于遗传算法和神经网络的故障诊断方法

被引：5

作者：

李慧玲 ^{[1
]}

李春明 ^{[2
]}

机构：

[1] 内蒙古工业大学电力学院

[2] 内蒙古工业大学信息工程学院

来源：

电力科学与工程 | 2011年 / 27卷 / 04期

关键词：

故障诊断; 遗传算法; BP网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM744 [电力系统的计算]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对人工神经网络中常用的反向传播算法存在易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,提出一种基于遗传神经网络的电力电子电路故障诊断方法。该方法在BP神经网络拓扑结构确定的情况下,先用遗传算法来训练网络的权值和阈值,经过若干代的交叉、变异后得到稳定的权值和阈值;再将它们赋值给BP神经网络作为初始值,重新训练。实例表明优化后的神经网络具有较好的收敛性能,能够改善诊断精度和速度。

引用

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页数：5

共 7 条

[1] 基于电流轨迹和神经网络的逆变器故障诊断方法 [J].