智能故障诊断方法的若干研究

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本文首先提出了一种基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性,算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。 其次,针对前向神经网络中的两种典型模型:BP网络和RBF网络的机理及特性进行研究,并将改进遗传算法与BP算法和RBF算法相结合形成遗传BP算法和遗传RBF算法,设计了一种实用的GA实数编码方案,进行网络拓扑结构和参数进行优化设计。仿真试验表明,以上研究较好地解决了神经网络的收敛速度慢和局部极小两大问题,解决了较复杂的故障诊断问题。 最后,基于专家系统和模糊综合评判理论,提出将由专家经验确定的故障现象重要程度权重系数融合到模糊关系矩阵中,提高模型诊断结果的准确性,并进行了实例分析。
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