基于PSO优化BP的冷水机组故障诊断研究

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本文将PSO(粒子群算法)优化BP(误差反向传播神经网络)应用于离心式冷水机组的故障诊断,针对7种典型故障,包括4种局部故障与3种系统故障,建立了PSO优化BP的诊断模型。结果表明:PSO优化后的BP神经网络(包括单隐层与双隐层)故障诊断性能显著提高,神经网络结构简化,较少的隐含层节点即可获得较优的诊断性能。单隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从18降至10,诊断正确率从89. 42%提升至95. 30%;双隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从25降至12,诊断正确率从97. 87%提升至98. 11%,
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