起重运输机械
起重運輸機械
기중운수궤계
HOISTING AND CONVEYING MACHINERY
2012年
4期
61-64
,共4页
尚敬强%原思聪%卫东东%肖畅
尚敬彊%原思聰%衛東東%肖暢
상경강%원사총%위동동%초창
塔式起重机%BP神经网络%遗传算法%优化%故障诊断
塔式起重機%BP神經網絡%遺傳算法%優化%故障診斷
탑식기중궤%BP신경망락%유전산법%우화%고장진단
为解决BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等不足,利用遗传算法随机搜索性强,易收敛到全局最优解的优点对其进行改进,通过误差平方和的倒数建立遗传算法与BP神经网络的联系,以改进网络权值、阈值为目标,优化神经网络结构,以更加有效地应用改进网络进行预测、识别,将其应用于塔式起重机的状态识别中,可很好地对塔式起重机进行故障诊断.
為解決BP神經網絡存在的收斂速度慢、易陷入跼部極小點等不足,利用遺傳算法隨機搜索性彊,易收斂到全跼最優解的優點對其進行改進,通過誤差平方和的倒數建立遺傳算法與BP神經網絡的聯繫,以改進網絡權值、閾值為目標,優化神經網絡結構,以更加有效地應用改進網絡進行預測、識彆,將其應用于塔式起重機的狀態識彆中,可很好地對塔式起重機進行故障診斷.
위해결BP신경망락존재적수렴속도만、역함입국부겁소점등불족,이용유전산법수궤수색성강,역수렴도전국최우해적우점대기진행개진,통과오차평방화적도수건립유전산법여BP신경망락적련계,이개진망락권치、역치위목표,우화신경망락결구,이경가유효지응용개진망락진행예측、식별,장기응용우탑식기중궤적상태식별중,가흔호지대탑식기중궤진행고장진단.
