遗传算法和神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用
Genetic algorithm and neural network application in marine diesel engine fault diagnosis作者机构：吉林动画学院数字媒体技术系吉林长春130012
出 版 物：《舰船科学技术》 (Ship Science and Technology)
年 卷 期：2016年第38卷第3X期
页 面：40-42页
学科分类：08[工学] 082402[工学-轮机工程] 0824[工学-船舶与海洋工程]
摘 要：为提高船舶柴油机故障诊断的精度,以及改善神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优解的情况。提出一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的智能诊断方法,并将其应用于船舶柴油机故障诊断中,改进的方法优化了神经网络的隐节点、宽度参数以及中心向量,用最小二乘法训练网络隐层到输出层的权值。最后在Matlab仿真软件下,对船舶柴油机故障诊断模型进行仿真实验。实验证明,自适应遗传算法优化的RBF神经网络,诊断速度快,诊断精度高,收敛效果好,能较好地应用在船舶柴油机的状态监测和故障诊断中。
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