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改进的BP神经网络方法在船舶轴系故障诊断中的应用
| 题名： | 改进的BP神经网络方法在船舶轴系故障诊断中的应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 孟宪尧 韩新洁 孟松 |
| 作者单位： | 大连海事大学自动化与电气工程学院 辽宁大连 116026 |
| 关键词： | 船舶轴系 故障诊断 遗传算法 BP网络 |
| 摘要： | 由于船舶机电设备由于其运行的特殊性,采用传统的故障诊断方法,故障难于早期发现和排除。本研究采用遗传算法改进的BP神经网络方法,进行船舶轴系故障的早期智能诊断。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度幔,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,引进自适应遗传算法来优化BP神经网络,使之诊断过程中的迭代次数大大提高。本文以船舶轴系的故障诊断为实例,证明采用遗传算法优化的BP网络在船舶设备的故障智能诊断中可以得到理想的效果。 |
| 会议日期： | 20061026 |
| 会议举办地点： | 武汉 |
| 会议名称： | 2006年全国船舶机电维修技术学术会议 |
| 出版日期： | 2006-10-26 |
| 母体文献： | 2006年全国船舶机电维修技术学术会议论文集 |
| 分类号： | U664.21 TP183 |
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