基于GA的模糊神经网络在故障诊断中的应用

摘要：

将模糊神经网络与遗传算法结合起来用于电力电子电路的故障检测和诊断,阐述了基本设计思想和算法实现过程.由于模糊神经网络不需要对象的准确模型,利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性映射,并且使网络中的权值有了明显的意义.对权值的学习采用遗传算法,可避免原有BP算法极易陷入局部最优的缺点,利用遗传算法获得全局最优解.应用结果表明了该方法的有效性,漏检率和误检率达到预定要求.

关键词： 模糊逻辑 神经网络 遗传算法 故障检测 故障诊断

作者: 李琳 程昌银

作者单位: 武汉理工大学计算机学院(湖北武汉) 武汉理工大学自动化学院(湖北武汉)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第14届中国过程控制会议暨第3届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 张家界

会议语种:中文

页码: 37-39,42

在线出版日期: 2003-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）