【摘要】：針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于故障診斷時存在著收斂速度慢、易陷入局部最小值等問題,提出了一種基于遺傳算法(GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓鉆機故障診斷方法。利用GA的選擇、交叉和變異操作優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值,提高網(wǎng)絡訓練的收斂速度。根據(jù)液壓鉆機工況參數(shù)提取的特征信號,進行歸一化處理建立樣本,利用訓練樣本對網(wǎng)絡進行訓練,根據(jù)訓練結果進行故障診斷。仿真結果表明,GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡迭代次數(shù)少,收斂速度快,能夠?qū)y試樣本進行有效地分類,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】： 河南理工大學電氣工程與自動化學院;
【分類號】：TD712.63;TP183

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8 曾U喺，

本文編號：2302639