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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

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-08  浏览次数:0
摘 要: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
  • 【题 名】基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断
  • 【作 者】刘正亮 苏宏升
  • 【机 构】兰州交通大学自动化学院,兰州730070
  • 【刊 名】《重庆工学院学报:自然科学版》 2009年第23卷第6期,125-131页
  • 【关键词】人工鱼群算法 RBF神经网络 故障诊断 汽轮机
  • 【文 摘】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.
 
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  • (1) 人工鱼群算法,RBF神经网络,故障诊断,汽轮机
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