运用免疫遗传神经网络的汽轮机振动故障诊断 被引量：15

1

作者 程力旻 谢志江 +1 位作者 刘利云 孙红岩 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期675-678,共4页

提出了基于疫苗接种策略的免疫遗传神经网络(VIG-NN)算法,并将其用于汽轮机的振动故障诊断。该算法将疫苗接种、基于浓度的抗体选择、自适应交叉和变异概率引入遗传算法,不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘了强成长性... 提出了基于疫苗接种策略的免疫遗传神经网络(VIG-NN)算法,并将其用于汽轮机的振动故障诊断。该算法将疫苗接种、基于浓度的抗体选择、自适应交叉和变异概率引入遗传算法,不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘了强成长性抗体的寻优潜力,对全局最优解的搜索快速且有效。实践表明,与传统算法相比,VIG-NN能够更准确地模拟故障征兆与故障类型之间的非线性关系,提高了汽轮机振动故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 免疫遗传算法 神经网络 汽轮机 故障诊断

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基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法 被引量：5

2

作者 郭庆琳 祖向荣 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期41-45,共5页

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法。将汽轮机组历史故障数据首先进行模糊化及离散化处理,接着构造一个多层的前向神经网络,然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络,最后进... 针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法。将汽轮机组历史故障数据首先进行模糊化及离散化处理,接着构造一个多层的前向神经网络,然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络,最后进行基于遗传算法的神经网络优化。以神经网络为知识本体,提出了汽轮机组故障诊断分类规则的挖掘算法,其实现过程有4个步骤:计算效果度量矩阵;提取规则;计算规则权重;基于遗传算法的规则修剪。实现了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘和故障诊断仿真系统,其诊断正确率达到了84%。 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 数据挖掘 故障诊断 规则修剪 汽轮机

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运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障 被引量：5

3

作者 陈法法 陈保家 +1 位作者 程珩 杨晶晶 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第6期158-163,共6页

针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF... 针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。 展开更多

关键词 振动与波 免疫遗传算法 小波神经网络 滚动轴承 早期故障诊断

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基于自适应遗传算法和BP网络的汽轮发电机组故障诊断 被引量：5

4

作者 田质广 周波 张慧芬 《汽轮机技术》 北大核心 2007年第4期288-291,258,共5页

为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法结合模型,并将其应用于汽轮发电机组故障识别。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地识别故障,具有一... 为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法结合模型,并将其应用于汽轮发电机组故障识别。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 遗传算法 神经网络 故障诊断 汽轮发电机

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基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘研究 被引量：1

5

作者 郭庆琳 郑玲 李存斌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期360-365,共6页

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题，提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘方法．将汽轮机故障历史数据首先进行模糊化及离散化处理，接着构造一个多层的前向神经网络，然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络，最后进... 针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题，提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘方法．将汽轮机故障历史数据首先进行模糊化及离散化处理，接着构造一个多层的前向神经网络，然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络，最后进行基于遗传算法的神经网络优化．以神经网络为知识本体，提出了汽轮机故障诊断分类规则的挖掘算法，实现了基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘和故障诊断仿真系统，其诊断正确率达到了84％．实验表明该方法可行，对汽轮机故障诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值． 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 数据挖掘 故障诊断 规则修剪 汽轮机

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WPA-IGA-BP神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：12

6

作者 王力 刘子奇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1133-1143,共11页

针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题,提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络中参数寻优过程,从而实现模拟电路故障诊断。首先,采用小波... 针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题,提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络中参数寻优过程,从而实现模拟电路故障诊断。首先,采用小波包分析(wavelet package analysis,WPA),对模拟电路输出响应进行4层小波分解和重构,完成特征向量的提取。然后,采用IGA优化BP神经网络进行训练及测试,实现对不同故障进行故障诊断。最后,通过两个模拟电路仿真实验对该方法进行实验验证。实验结果表明,与优化前的BP神经网络相比,所提方法提高故障诊断的准确率约15%。 展开更多

关键词 反向传播神经网络 免疫遗传算法 模拟电路 特征提取 故障诊断

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基于遗传优化BP网络的汽轮发电机故障诊断 被引量：1

7

作者 魏本征 田质广 《控制工程》 CSCD 2007年第B05期175-177,195,共4页

针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷。为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障... 针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷。为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别。实验数据表明,该算法可以克服BP网络的不利影响,完成故障信号分析,收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 遗传算法 神经网络 故障诊断 汽轮发电机

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基于GA-ENN特征选择和参数优化的双馈风电机组轴承故障诊断 被引量：16

8

作者 谢丽蓉 杨欢 +3 位作者 李进卫 刘艺明 李江 王晋瑞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期149-156,共8页

针对双馈风电机组轴承时域、频域和时频域3种复合故障混合域特征集中的信息冗余或不相关性信息的干扰,导致故障诊断技术存在诊断时间长,诊断精度差的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和Elman神经网络(ENN)相结合进行特征选择和参数优化实... 针对双馈风电机组轴承时域、频域和时频域3种复合故障混合域特征集中的信息冗余或不相关性信息的干扰,导致故障诊断技术存在诊断时间长,诊断精度差的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和Elman神经网络(ENN)相结合进行特征选择和参数优化实现故障诊断的新方法。为减小冗余度和不相关信息,采用GA进行特征选择,选出最优特征子集,根据识别误差最小和特征子集数目最少,构造ENN的适应度函数;为更精确识别轴承故障,采用GA优化ENN的权值和阈值参数,再进行故障识别,实例结果表明该方法对故障诊断的有效性和准确性。 展开更多

关键词 风电机组 特征选择 故障诊断 滚动轴承 遗传算法 ELMAN神经网络

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基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断 被引量：1

9

作者 刘正亮 苏宏升 《重庆工学院学报（自然科学版）》 2009年第6期125-131,共7页

建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高... 建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力. 展开更多

关键词 人工鱼群算法 RBF神经网络 故障诊断 汽轮机

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基于改进遗传算法优化自联想神经网络的风机故障诊断 被引量：7

10

作者 李政宇 李练兵 芮莹莹 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期297-302,328,共7页

为了更为准确有效地诊断风机变桨系统故障,提出一种通过改进自适应遗传算法(IAGA)来优化自联想神经网络(AANN)的风机故障诊断模型。在IAGA中对选择算子进行改进,加快自适应遗传算法收敛速率,同时在适应度函数中引入AUC,降低不平衡数据... 为了更为准确有效地诊断风机变桨系统故障,提出一种通过改进自适应遗传算法(IAGA)来优化自联想神经网络(AANN)的风机故障诊断模型。在IAGA中对选择算子进行改进,加快自适应遗传算法收敛速率,同时在适应度函数中引入AUC,降低不平衡数据对模型诊断效果的干扰;使用IAGA对AANN初始权值进行优化,通过AANN获得变桨系统正常状态下的残差分布,利用JS散度计算其与故障时刻残差分布的偏移度,判断变桨系统是否故障。利用华北某风电场记录的历史数据进行实验,结果表明,与其他神经网络相比较,IAGA-AANN网络能够有效提高风机故障诊断识别率,缩短模型训练时间。 展开更多

关键词 风机变桨系统 遗传算法 自联想神经网络 故障诊断

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基于GAIS-BP网络在故障诊断中的应用

11

作者 佘喜萍 田玉玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第2期681-685,共5页

为提高网络故障诊断的速度和正确率,提出一种用高斯人工免疫系统(GAIS)来优化BP神经网络权值的方法。GAIS采用概率模型替代传统的变异和克隆操作,是一种分布估计算法。由于高斯网络能准确描述变量之间的联系,避免破坏较优解(构造模块),... 为提高网络故障诊断的速度和正确率,提出一种用高斯人工免疫系统(GAIS)来优化BP神经网络权值的方法。GAIS采用概率模型替代传统的变异和克隆操作,是一种分布估计算法。由于高斯网络能准确描述变量之间的联系,避免破坏较优解(构造模块),故此概率模型引用高斯网络。GAIS结合高斯网络和人工免疫系统(AIS)的优点,提高寻优的收敛速度。UCI数据集和网络实测数据集验证了GAIS-BP网络比GA-BP网络收敛速度更快,正确率更高。 展开更多

关键词 高斯人工免疫系统 高斯网络 遗传算法 BP神经网络 网络故障诊断

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