BP神经网络改进算法在核电设备故障诊断中的应用

摘要：

　　本文论证了根据训练误差大小自适应调整神经元输入特性参数，并应用改进的遗传算法对神经网络的权值和隐含层数目进行优化。对传统的人工神经网络误差反传算法进行了改进，使训练算法的收敛速度大大加快。将人工神经网络技术和改进的BP网络训练算法应用于核电设备故障诊断，并以核电蒸汽发生器U形管破裂为例，建立了故障诊断模型。仿真结果表明，该算法的应用是可行的。

关键词： 核电设备 故障诊断 神经网络 改进BP算法

作者: 谢春丽 刘永阔 夏虹 刘邈 张宝锋

作者单位: 哈尔滨工程大学 150001;东北林业大学 150040 哈尔滨工程大学 150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008哈尔滨市科学技术学术月

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 82-88

在线出版日期: 2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）