电气传动自动化
電氣傳動自動化
전기전동자동화
ELECTRICAL DRIVE AUTOMATION
2010年
4期
17-20,31
,共5页
故障诊断%BP神经网络%遗传算法
故障診斷%BP神經網絡%遺傳算法
고장진단%BP신경망락%유전산법
在变流器的故障诊断系统中,针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,采用了遗传算法的选择、基因突变(基因重组)及变异过程代替BP神经网络的反向传播过程的遗传神经网络算法.通过仿真试验证明,该算法具有收敛速度快及推广性强的特点,极大提高了变流器的故障诊断系统的效率和准确性.
在變流器的故障診斷繫統中,針對BP算法存在收斂速度慢、容易陷入跼部極小值的問題,採用瞭遺傳算法的選擇、基因突變(基因重組)及變異過程代替BP神經網絡的反嚮傳播過程的遺傳神經網絡算法.通過倣真試驗證明,該算法具有收斂速度快及推廣性彊的特點,極大提高瞭變流器的故障診斷繫統的效率和準確性.
재변류기적고장진단계통중,침대BP산법존재수렴속도만、용역함입국부겁소치적문제,채용료유전산법적선택、기인돌변(기인중조)급변이과정대체BP신경망락적반향전파과정적유전신경망락산법.통과방진시험증명,해산법구유수렴속도쾌급추엄성강적특점,겁대제고료변류기적고장진단계통적효솔화준학성.
