主成分分析与遗传神经网络在制冷系统故障诊断中的应用

张琪; 吴亚锋; 徐建

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主成分分析与遗传神经网络在制冷系统故障诊断中的应用

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摘要

针对低温试验系统制冷设备测点多、数据间存在强相关性等特点,将主成分分析法和遗传神经网络智能识别方法进行组合,引入制冷系统的故障诊断中;结合专家经验和主成分分析客观地对多传感器信息进行了科学合理的故障特征优选,从而确定了神经网络的输入空间;为了克服神经网络易陷入局部最小的缺陷,利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络的初始权值和阈值进行了优化;运用该方法对制冷系统各故障状态进行识别,结果表明,简洁有效的网络结构不仅缩短了训练时间,而且提高了网络的稳定性和分类精度,为监测系统提供了一种有效的故障诊断方法.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第9期|23-27|共5页
作者
张琪; 吴亚锋; 徐建;
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作者单位

中国华阴兵器试验中心环境模拟室;

陕西华阴714200;

西北工业大学动力与能源学院;

西安710072;

中国华阴兵器试验中心环境模拟室;

陕西华阴714200;

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正文语种 chi
中图分类诊断机;
关键词
故障诊断; 主成分分析法; 遗传神经网络; MATLAB;

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