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采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断
被引量：
16
1
作者
权凌霄
郭海鑫
+1 位作者
盛世伟
李雷
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期505-510,共6页
针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;...
针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用LM(Levenberg-Marquardt)算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解。该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度。通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性。
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关键词
机械装备
电液伺服阀
故障诊断
BP神经网络
ga
+
lm
算法
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职称材料
题名
采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断
被引量：
16
1
作者
权凌霄
郭海鑫
盛世伟
李雷
机构
燕山大学机械工程学院
河北省重型机械流体动力传输与控制实验室
中国航发北京航科发动机控制系统科技有限公司
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期505-510,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046405)
国家自然科学基金资助项目(51375423
51505410)
文摘
针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用LM(Levenberg-Marquardt)算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解。该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度。通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性。
关键词
机械装备
电液伺服阀
故障诊断
BP神经网络
ga
+
lm
算法
Keywords
machinery
equipment
electrohydraulic
servo
valve
fault
diagnosis
BP
neural
network
genetic
algorithm
(
ga
)+
levenberg
-
marquardt
(
lm
)
algorithm
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断
权凌霄
郭海鑫
盛世伟
李雷
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
16
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参考文献
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