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基于GA-PSO-BP的发电机组故障诊断

Generator Unit Fault Diagnosis Based on GA-PSO-BP

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介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传—粒子群算法(GA-PSO),解释了用于BP神经网络的参数优化过程。阐述了通过转子振动试验台上的仿真将GA-PSO-BP用于发电机组故障诊断的测试,表明GA-PSO-BP在训练速度及诊断准确率等方面优于传统BP及PSO-BP。
This paper introduces the GA( genetic algorithm)-PSO (particle swarm optimization) algorithm, which can perform the GA operations of selection, crossover and mutation, and expounds the parameter optimization process applied to BP neural network. Then this GA-PSO-BP neural network is applied in fault diagnosis of generator units, and the simulation test has been conducted on rotor test-bed, which shows that GA-PSO-BP is superior to conventional BP and PSO-BP in training speed and diagnosis accuracy.

BP neural networkGA-PSO algorithmgenerator unitfault diagnosis

钱玉良、张浩、彭道刚、夏飞

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同济大学电子与信息工程学院,上海201804

同济大学电子与信息工程学院,上海201804 上海电力学院电力与自动化工程学院,上海200090

上海电力学院电力与自动化工程学院,上海200090

BP神经网络 遗传-粒子群算法(GA-PSO) 发电机组 故障诊断

国家自然科学基金重点项目上海市"创新行动计划"部分地方院校能力建设专项项目上海市教育委员会科研创新重点项目

610340041025050200012ZZl77

2012

华东电力
华东电力试验研究院有限公司

华东电力

CSTPCD北大核心
影响因子:0.551
ISSN:1001-9529
年,卷(期):2012.40(7)
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