粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类 |
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引用本文: | 吴长贵.粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类[J].舰船科学技术,2018(18). |
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作者姓名: | 吴长贵 |
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作者单位: | 江苏城市职业学院 |
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摘 要: | 针对舰船直流电机故障的误分率高、结果不可靠等难题,以进一步提高舰船直流电机故障分类正确率,提出了粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类方法。首先采用小波变换对舰船直流电机故障信息进行多尺度分解,提取信号能量值作为舰船直流电机故障分类特征,然后将舰船直流电机故障的特征作为神经网络的输入向量,采用粒子群算法和神经网络对特征向量进行训练,建立舰船直流电机故障分类器,最后的舰船直流电机故障分类测试结果表明,本文方法可以准确实现舰船直流电机故障分类,有助于舰船直流电机故障的定位,而且舰船直流电机故障误分率要小于其他方法,舰船直流电机故障分类结果更加可信。
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