一種遺傳算法和BP算法相結(jié)合的故障診斷方法.pdf

1、目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)已成為故障診斷領(lǐng)域中最活躍的研究方向之一,有越來(lái)越多的研究集中于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷上來(lái).遺傳算法(GA)由于其并行搜索機(jī)制和全局搜索特點(diǎn),可以與ANN相結(jié)合用于故障診斷.GA與ANN的結(jié)合主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面:(1)輔助式結(jié)合;(2)合作式結(jié)合.而這種合作式結(jié)合又分成三種方式:第一種方式是固定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下,利用GA確定網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重;第二種方式是直接利用GA優(yōu)化NN的結(jié)構(gòu),然后用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);第三種

2、方式是NN網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的進(jìn)化.本論文選取GA訓(xùn)練ANN的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值作為研究方向.在論文中,首先針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)GA的不足,提出了三條改進(jìn)的方案:(1)對(duì)初始種群進(jìn)行正交化設(shè)計(jì)來(lái)選取;(2)變固定的交叉率和變異率為自適應(yīng)變化;(3)將局部搜索能力強(qiáng)的爬山法與GA接合,引進(jìn)自適應(yīng)的正交局部搜索算子.并用改進(jìn)的正交局部自適應(yīng)GA對(duì)經(jīng)典的多峰測(cè)試函數(shù)進(jìn)行性能測(cè)試,結(jié)果表明正交局部自適應(yīng)GA在各項(xiàng)性能指標(biāo)均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GA.其次針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)中BP算法是在梯度法

3、的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來(lái)的,在多峰值和函數(shù)不可微時(shí),搜索不到全局最優(yōu),易陷入局部極小的特點(diǎn),把正交局部自適應(yīng)GA與BP結(jié)合起來(lái)形成一種混合學(xué)習(xí)算法,再用混合學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò).為驗(yàn)證新的學(xué)習(xí)算法的性能,我們把混合智能算法進(jìn)行了幾個(gè)方面的應(yīng)用,通過(guò)收斂速度、誤差函數(shù)來(lái)說(shuō)明混合智能學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值優(yōu)于BP算法.然后依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值可以和故障模式相對(duì)應(yīng),把GA與BP算法相結(jié)合的混合學(xué)習(xí)算法用于某一音頻電路進(jìn)行診斷,并給出了一個(gè)學(xué)習(xí)實(shí)例和故障