【摘 要】
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RBF神经网络进行船舶主机燃油喷射系统故障和诊断的过程中存在着精度不高、误诊率高的缺点.针对这种情况,引入以Elman神经网络为基本识别模型,使用改进遗传算法(GA)对网络的权值和阈值进行优化;使用船舶主机燃油喷射系统故障样本对优化后的算法进行训练并对待识别故障样本进行仿真.对比普通Elman神经网络模型、GA-RBF神经网络模型、GA-Elman神经网络模型的诊断结果.仿真结果显示,改进的GA-Elman神经网络不易陷入局部最小值,误差小,在故障诊断方面优于Elman神经网络和GA-RBF神经网络.
【机 构】
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大连海事大学轮机工程学院 辽宁 大连116026
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RBF神经网络进行船舶主机燃油喷射系统故障和诊断的过程中存在着精度不高、误诊率高的缺点.针对这种情况,引入以Elman神经网络为基本识别模型,使用改进遗传算法(GA)对网络的权值和阈值进行优化;使用船舶主机燃油喷射系统故障样本对优化后的算法进行训练并对待识别故障样本进行仿真.对比普通Elman神经网络模型、GA-RBF神经网络模型、GA-Elman神经网络模型的诊断结果.仿真结果显示,改进的GA-Elman神经网络不易陷入局部最小值,误差小,在故障诊断方面优于Elman神经网络和GA-RBF神经网络.
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