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递阶结构进化神经网络在故障诊断中的应用
引用本文:陈真勇,何永勇,褚福磊,黄靖远.递阶结构进化神经网络在故障诊断中的应用[J].清华大学学报(自然科学版),2002,42(6):750-753.
作者姓名:陈真勇  何永勇  褚福磊  黄靖远
作者单位:清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084
基金项目:国家“九五”攀登项目 ( PD95 2 190 8Z2 )
摘    要:主要研究进化神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 ,提出了一种基于递阶结构的遗传算法与进化规划相结合的神经网络学习新算法 ,利用该算法可以同时对网络进行结构优化和权重求解。通过旋转机械故障分类应用实例 ,与传统的 BP训练算法作了比较 ,证明基于递阶结构的进化神经网络算法不仅在权重训练方面比传统 BP训练算法更加快速稳定 ,避免陷入局部极小点 ,而且同时对网络结构进行了优化 ,得到了结构更为简捷的旋转机械故障分类网络

关 键 词:神经网络  遗传算法  进化神经网络  故障诊断
文章编号:1000-0054(2002)06-0750-04
修稿时间:2001年1月16日

Hierarchical genetic neural network for fault diagnosis
CHEN Zhenyong,HE Yongyong,CHU Fulei,HUANG Jingyuan.Hierarchical genetic neural network for fault diagnosis[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2002,42(6):750-753.
Authors:CHEN Zhenyong  HE Yongyong  CHU Fulei  HUANG Jingyuan
Abstract:A genetic neural network was developed for fault diagnosis in rotating machinery. A new hierarchical structure is presented using a neural network learning algorithm which combines a genetic algorithm and evolutionary programming. The shooting method is used to optimize the network structure and train the connection weights. Rotating-machinely fault-classification data was used to compare the shooting method and the traditional backwards propagation (BP) algorithm. The result proves that the hierarchical genetic neural network converges faster than the BP training algorithm, that it avoids falling into local minima, and that it provides a much simpler classification neural network for the faults.
Keywords:neural network  genetic algorithm  genetic-neural network  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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