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基于遗传算法选择优化神经网络的柴油机故障诊断研究
基于遗传算法选择优化神经网络的柴油机故障诊断研究
来源 :2011年振动与噪声测试峰会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:destinyjack1983
【摘 要】
:
根据柴油机气阀机构运动规律,利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量;提出最大优化因子对误差反向传播(BP)神经网络的权值和阈值使用遗传算法有选择的进行优化。通过在WD
【作 者】
:
王鑫
于洪亮
段树林
宋玉超
【机 构】
:
大连海事大学,轮机工程学院,辽宁大连,116026
【出 处】
:
2011年振动与噪声测试峰会
【发表日期】
:
2011年期
【关键词】
:
遗传算法
算法选择
优化神经网络
柴油机故障
小波包分解提取
误差反向传播
WD615柴油机
诊断准确率
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根据柴油机气阀机构运动规律,利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量;提出最大优化因子对误差反向传播(BP)神经网络的权值和阈值使用遗传算法有选择的进行优化。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的较传统算法诊断准确率更高。
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