基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断

【摘要】：为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度。在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度。 【作者单位】： 重庆工商职业学院工程技术系;重庆大学机械工程学院;
【关键词】： 煤气鼓风机 模糊处理 神经网络 遗传算法 故障诊断
【分类号】：TP183
【正文快照】： 0引言煤气鼓风机的故障种类多,且许多故障非常隐蔽,如不及时诊断故障,将严重影响煤气鼓风机运行的经济性和安全性,因此,对其进行故障诊断是当前工业企业管理维护上的一个必不可少的重要环节。煤气鼓风机组结构的复杂性和耦合性使征兆空间至故障模式空间的映射关系具有很强的

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