本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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2008年第30卷第5期第29頁(yè)電氣傳動(dòng)自動(dòng)化ELECTRICDRⅣEAUToMATIoNV01.30。No.52008。30(5):29~31文章編號(hào):l005—7277(2008)05—0029-—O3基于改進(jìn)粒子群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷喬維德(江蘇常州市廣播電視大學(xué),江蘇常州213001)摘要:粒子群優(yōu)化(PSO)算法是基于群智能的全局優(yōu)化技術(shù),它通過(guò)粒子間的相互作用,對(duì)解空間進(jìn)行智能搜索,從而發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解。對(duì)基本粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法與誤差反向傳播(BP)算法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成的混合算法用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)電力電子電路故障進(jìn)行在線診斷。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)PSO—BP算法有效地解決常規(guī)BP算法學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值收斂速度慢、易陷入局部極小等問(wèn)題,具有較快的收斂速度和較高的診斷精度。關(guān)鍵詞:改進(jìn)PSO—BP算法;電力電子電路;故障診斷中圖分類(lèi)號(hào):TM1;TP183文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:workQIAOWei-de(ChangzhouRadioandUnwersy,Changzhou213001,China)Abstract:ParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmisaglobaloptimizationtechnologybasedonthegroupintelligence,itcarriesontheintelligentsearchforthesolutionspacethroughmutualeffectinordertodiscovertheoptimalsolution.Theimprovementtothebasicparticleswarmalgo... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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