本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 遺傳算法��； 參考：《現(xiàn)代制造工程》2016年01期

【摘要】：為了對發(fā)動機故障進行正確診斷,可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立發(fā)動機故障診斷模型,但由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢及網(wǎng)絡(luò)泛化能力差的缺點,易影響發(fā)動機故障診斷正確率。為了提高網(wǎng)絡(luò)正確識別能力和泛化能力,采用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,網(wǎng)絡(luò)誤差滿足要求后,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行修正,從而使網(wǎng)絡(luò)誤差達到最小。將該算法應(yīng)用于發(fā)動機故障診斷中,結(jié)果表明,該方法診斷故障誤差更小且收斂更快。
[Abstract]:In order to diagnose the engine faults correctly , the BP neural network method can be used to establish the fault diagnosis model of the engine . However , the BP neural network has the disadvantages of slow convergence speed and poor network generalization ability . In order to improve the correct recognition capability and generalization ability of the network , the weighted value and the threshold value of the neural network are optimized by using the genetic algorithm . After the network error meets the requirement , the network error is minimized . The algorithm is applied to the fault diagnosis of the engine , and the result shows that the method has the advantages of less fault error and faster convergence .
【作者單位】： 渭南師范學(xué)院;
【基金】：陜西省教育廳專項科研計劃項目(14JK1256) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃項目(2014JM1026) 2014年渭南師范學(xué)院特色學(xué)科建設(shè)項目(14TSXK02) 渭南師范學(xué)院重點教改項目(JG201511)
【分類號】：U472;TP183

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本文編號：2081788