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(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行正確診斷,可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立發(fā)動(dòng)機(jī)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(diǎn),易影響發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷正確率。為了提高網(wǎng)絡(luò)正確識(shí)別能力和泛化能力,采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)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(jìn)行修正,從而使網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到最小。將該算法應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)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(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(14JK1256) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2014JM1026) 2014年渭南師范學(xué)院特色學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(14TSXK02) 渭南師范學(xué)院重點(diǎn)教改項(xiàng)目(JG201511)
【分類號(hào)】：U472;TP183

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本文編號(hào)：2081788