改进的BP神经网络在故障诊断中的应用
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作者:
作者单位:

(南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京 210044)

作者简介:

陈金辉(1970-),女,新疆乌鲁木齐人,副教授,主要从事软件自动化技术、中间件技术方面的研究

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中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(71071078)


Application of improved BP neural network in fault diagnosis
Author:
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(School of Information and Control, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210044, China)

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    摘要:

    针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度。最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精度高。

    Abstract:

    The traditional BP algorithm has the inherent shortcomings such as low convergent speed and local minimum. So this paper proposes a simulated annealing algorithm with globalsearch property to optimize the BP neural network for avoiding the local minimum and improving its stability. In order to improve the convergent speed of neural network, the Powell algorithm is proposed to optimize the simulated annealing algorithm. Finally, the simulated results of gearbox fault diagnosis are presented to show that the improved BP neural network has higher convergent speed and precision than those of the traditional BP neural network.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈金辉,赵雷振,杨宗宵,郭 伟.改进的BP神经网络在故障诊断中的应用[J].河北科技大学学报,2011,32(5):455-459,495

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  • 收稿日期:2011-03-06
  • 最后修改日期:2011-09-01
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  • 在线发布日期: 2013-08-22
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