煤气鼓风机故障模式识别方法研究

【摘要】：为了克服BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小问题,提出了将遗传算法与神经网络相结合用于故障诊断的方法。综合遗传算法的全局搜索性和神经网络的并行快速性等特点,通过使用遗传算法优化神经网络的初始权值达到加快其收敛速度的目的。实例结果表明用遗传算法改进后的神经网络在故障模式识别中是可行有效的。 【作者单位】： 重庆大学机械工程学院;三峡水力发电厂;
【关键词】： 遗传算法 神经网络 故障诊断
【分类号】：TH44
【正文快照】： 0引言[1]高转速焦炉煤气鼓风机是某大型钢铁公司冷轧《机械与电子》2009(10)机组的关键设备,系统的可靠性是保证连续化生产的关键。而旋转机械的故障形式多种多样,故障与征兆之间表现出一种非常复杂的非线性关系,这给现场诊断带来了极大的困难。为此,采用遗传算法优化的BP神

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