中国计量学院学报　15(2):0153～0155,2004

JournalofChinaJiliangUniversity

【文章编号】　100421540(2004)0220153203

优化遗传神经网络及其在机械故障

(1.中国计量学院,2.电子信息学院,上海200030)

【摘　要】　,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,,达到了优化网络的目的Λ此算法应用于磨机故障诊断,通过试验得出对故障模式的识别精度较高,具有较好的应用前景Λ【关键词】　神经网络;遗传算法;磨机系统;故障诊断【中图分类号】　O233　　　　　【文献标识码】　A

Theapplicationofoptimizingthegeneticneuralnetworkto

themachineryfaultdiagnosis

ZHAOHong

1,2

1

,XIAZhe2lei

(1.ChinaJiliangUniversity,Hangzhou310018,China;

2.SchoolofElectricalInformationEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversityShangHai200030,China)

Abstract:Animprovedalgorithmofthegeneticneuralnetworkwasproposedinthispaper.

Inthealgorithm,theglobalpropertyofgeneticalgorithms(AG)andtheparallelismofartifi2

2

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cialneuralnetworks(AN)werecombined.Itisagoodwaytoovercomeproblemsofthelo2

calminimumandtheslowconstringencyintheneuralnetwork,andthenitissuitabletoop2timizethenetwork.Thealgorithmisapplicabletothediagnosisofthegrindingmachinefaultdiagnosis.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmcanraisetheaccuracyinrecog2nizingthefaultmodelandhasthebrightfutureintheapplication.

Keywords:neuralnetwork;geneticalgorithm;grindingmachinesystem;faultdiagnosis

　　神经网络已经应用于故障诊断动态模型的预测辨识和故障识别的模式分类[1,2]Λ常用于故障诊

【收稿日期】　2004202210

断的神经网络主要有多层感知器网络(BP网络)、

径向基网络(RBF),Hopfield网络和ART

【作者简介】　赵宏(1967—),男,黑龙江齐齐哈尔人,讲师Λ主要研究方向为神经网络及其应用.