【摘 要】
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针对BP神经网络应用于故障诊断时存在着收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题,提出了一种基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法。利用GA的选择、交叉和变异操
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针对BP神经网络应用于故障诊断时存在着收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题,提出了一种基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法。利用GA的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,提高网络训练的收敛速度。根据液压钻机工况参数提取的特征信号,进行归一化处理建立样本,利用训练样本对网络进行训练,根据训练结果进行故障诊断。仿真结果表明,GA优化的BP神经网络迭代次数少,收敛速度快,能够对测试样本进行有效地分类,故障诊断正确率高。
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