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基于果蝇算法优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断
被引：50
作者：
祁丽婉
梁庚
童国炜
机构：
[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院
来源：
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
清洁能源;
风电;
齿轮箱;
果蝇算法;
故障诊断;
BP神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TM315 [风力发电机];
学科分类号：
080802 [电力系统及其自动化];
140502 [人工智能];
摘要：
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。
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页数：7
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