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1、遗传算法和BP神经网络在电机故障诊断中的应用研究153文章编号:10061355(2010)05015304遗传算法和BP神经网络在电机故障诊断中的应用研究杨超,王志伟(华东交通大学载运工具与装备省部共建教育部重点实验室,南昌330013)摘要:针对BP神经网络算法容易陷入局部极小点及收敛速度慢的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阀值进行优化,改善BP神经网络的诊断性能;通过GA-BP网络对电机的三种工作状态进行了诊断识别,其实验仿真结果表明:无论是在诊断速度上还是诊
2、断精度上,GA-BP神经网络诊断性能都比单独的运用BP网络有很大提高。关键词:振动与波;遗传算法;BP神经网络;故障诊断;诊断精度中图分类号:TP206.3文献标识码:ADOI编码:10.3969/.jissn.1006-1355.2010.05.036ApplicationResearchonGeneticAlgorithmandBPNeuralNetworkinMotorFaultDiagnosisYANGChao,WANGZhiwei(KeyLaboratoryofConveyan
3、ceandEquipmentofMinistryofEducation,EastChinaJiaotongUniversity,Nanchang330013,China)Abstract:AimingattheproblemthatBPneuralnetworkalgorithmmayeasilyfallintolocalminimumpointandconvergeslowly,theweightandthresholdvalueofBPneuralnetworkareoptimizedb
4、yusinggeneticalgorithm,andthediagnosisperformanceofBPneuralnetworkisimproved.ThreekindsofworkingstatesofamotoraredistinguishedusingtheGABPnetwork.TheresultsshowthatthediagnosisperformanceofGABPnetworkisbetterthanthatofusingindividualBPnetworkinbotha
5、spectsofspeedandaccuracyofmotorfaultdiagnosis.Keywords:vibrationandwave;geneticalgorithm;BPneuralnetwork;faultdiagnosis;diagnosisaccuracy电机设备长时间工作中,加之运行中自身的负映射能力的神经元组成,神经元之间通过权系数相荷、周围环境等各种因素影响,不可避免地会产生连接,人工神经网络具有很强的自组织、自学习的[3]故障,及时准确地发现电机设备的故障是保证生产能
6、力。传统的BP神经网络采用的是沿梯度下降安全运行的重要措施。因此,对电机设备故障诊断的搜索求解算法,存在收敛速度慢,在复杂的网络[1,2]理论和技术的研究具有现实意义。中不能保证全局优化而陷入局部极小等问题,因此现代人工智能方法在故障诊断领域已有广泛需要对BP神经网络算法进行优化。的应用。其中人工神经网络,是由许多具有非线性遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,其具有良好的全局搜索能力,本文融合BP神经网络和遗传算法各自的优点,利收稿日期:2009-10-30;修改日期:2009
7、-12-18基金项目:载运工具与装备省部共建教育部重点实验室开放基金资用遗传算法对BP神经网络权值和阀值进行优化,助;华东交通大学研究生创新专项资金项目资助(项目编进而改善BP网络的诊断性能,克服BP网络容易陷号YC09C003)入局部极小的问题。作者简介:杨超(1969-),男,河南光山县人,博士,副教授,主要从事设备监测和控制方面的教学和研究工作。手机:137556092272010年10月噪声与振动控制第5期规则和方法进行选择。从当前种群中选出生命力1BP神经网络及遗传算法
8、原理强的染色体,组成交叉操作的父代种群;而交叉变1.1BP神经网络原理异则让父代种群中的染色体,以选择概率Pc进行交BP是一种利用反向传播训练算法的前馈型神叉操作,以变异概率Pm进行变异操作,产生子代种经网络,可系统解决多层网络中隐含单元连接权的群。以便满足进化论中种群多样性的原则,更有利学习问题。BP学习算法基本原理是梯度最速下降于种群中更优个体产生。每经过这样的一次遗传法,中心思想是调整权值使网络总误差最小,即采算法过程,优化问题的解便朝着最优解方向前进一用梯度搜索技术,以使
