重庆市应用基础研究项目(7880)
- 作品数：2 被引量：25H指数：2
- 相关作者：孙才新欧健王柯柯潘凌张彼德更多>>
- 相关机构：重庆工学院重庆大学西华大学更多>>
- 发文基金：重庆市应用基础研究项目重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 汽轮发电机多故障诊断的SOM神经网络方法被引量：18
- 2005年
- 汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样本空间及学习训练负担,同时网络归纳、联想能力随之大幅度下降,诊断难以实施。因此,将自组织特征映射 (SOM)神经网络应用于汽轮发电机组的振动多故障诊断,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对多故障进行判断。经实例分析证明,该方法可对多故障进行有效诊断。
- 张彼德欧健孙才新王柯柯潘凌
- 关键词：汽轮发电机组振动多故障SOM神经网络
- 基于遗传优化BP网络的振动故障诊断被引量：8
- 2006年
- 为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行多点遗传优化,得到最佳初始权值矩阵,在此基础上按误差前向反馈算法沿负梯度搜索进行网络学习;同时提出了一种用于BP神经网络遗传优化的染色体浮点编码方法,并描述了作用于染色体上的遗传操作算法。仿真研究表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中。
- 欧健孙才新胡雪松廖瑞金王柯柯
- 关键词：遗传算法人工神经网络振动故障诊断汽轮发电机组
