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遗传算法和神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用
作者单位:
;1.吉林动画学院数字媒体技术系
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。
关 键 词:
智能诊断
Matlab
自适应
RBF神经网络
Genetic algorithm and neural network application in marine diesel engine fault diagnosis
Abstract:
Keywords:
本文献已被
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