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,有越來越多的研究集中于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷上來.遺傳算法(GA)由于其并行搜索機制和全局搜索特點,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)拓撲結(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)習規(guī)則的進化.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,首先針對標準GA的不足,提出了三條改進的方案:(1)對初始種群進行正交化設(shè)計來選取;(2)變固定的交叉率和變異率為自適應(yīng)變化;(3)將局部搜索能力強的爬山法與GA接合,引進自適應(yīng)的正交局部搜索算子.并用改進的正交局部自適應(yīng)GA對經(jīng)典的多峰測試函數(shù)進行性能測試,結(jié)果表明正交局部自適應(yīng)GA在各項性能指標均優(yōu)于標準GA.其次針對BP網(wǎng)絡(luò)中BP算法是在梯度法

3、的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來的,在多峰值和函數(shù)不可微時,搜索不到全局最優(yōu),易陷入局部極小的特點,把正交局部自適應(yīng)GA與BP結(jié)合起來形成一種混合學(xué)習算法,再用混合學(xué)習算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò).為驗證新的學(xué)習算法的性能,我們把混合智能算法進行了幾個方面的應(yīng)用,通過收斂速度、誤差函數(shù)來說明混合智能學(xué)習算法在訓(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應(yīng),把GA與BP算法相結(jié)合的混合學(xué)習算法用于某一音頻電路進行診斷,并給出了一個學(xué)習實例和故障