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为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。 相似文献
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为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。 相似文献
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提出了带有偏差单元的递归神经网络方法,并将其应用到齿轮箱的故障诊断中.通过对齿轮箱的基本零件齿轮故障的设置,研究TBP神经网络的改进算法与带有偏单元的递归神经网络用于齿轮箱故障诊断的有效性。研究表明,带有偏单元的递归神经网络方法比BP网络训练速度快,精度要高,节省时间,能够精确实现故障定位。 相似文献
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改进BP算法的参数优化和知识学习 总被引:2,自引:0,他引:2
讨述一种基于人工神经网络(ANN)的知识学习方法,采用改进的BP算法训练ANN,用于船用柴油机故障诊断,以解决一般专家系统在知识获取过程中的“瓶颈”问题。还讨论了BP算法的改进与参数优化,并给出了在故障诊断中应用实例。 相似文献
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船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。 相似文献
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基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。 相似文献
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由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。 相似文献
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本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化. 相似文献