【摘要】：針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷時(shí)存在著收斂速度慢、易陷入局部最小值等問(wèn)題,提出了一種基于遺傳算法(GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓鉆機(jī)故障診斷方法。利用GA的選擇、交叉和變異操作優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度。根據(jù)液壓鉆機(jī)工況參數(shù)提取的特征信號(hào),進(jìn)行歸一化處理建立樣本,利用訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行故障診斷。仿真結(jié)果表明,GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)少,收斂速度快,能夠?qū)y(cè)試樣本進(jìn)行有效地分類,故障診斷正確率高。
[Abstract]:Aiming at the problems of slow convergence and easy to fall into local minimum when BP neural network is applied to fault diagnosis, a fault diagnosis method for hydraulic drilling rig based on genetic algorithm (GA) optimization BP neural network is proposed. The weight and threshold of BP neural network are optimized by GA selection, crossover and mutation operation, and the convergence speed of network training is improved. According to the characteristic signals extracted from the parameters of hydraulic drilling rig, the samples are normalized and the network is trained by the training samples, and the fault diagnosis is carried out according to the training results. Simulation results show that GA optimized BP neural network has fewer iterations, faster convergence speed, can effectively classify test samples, and has a high accuracy of fault diagnosis.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【分類號(hào)】：TD712.63;TP183

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8 曾U喺，

本文編號(hào)：2302639