改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

蓝会立; 张认成; 郑育军

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改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

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介绍了BP神经网络的结构和学习方法,针对BP网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出采用一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的改进BP网络,最后通过汽轮机故障诊断实例的仿真研究,结果表明改进算法的性能明显优于常规BP算法,经改进算法训练的网络能大大提高故障的在线诊断能力,具有广泛的应用前景和应用价值.

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来源
《仪器仪表用户》 |2007年第1期|51-53|共3页
作者
蓝会立; 张认成; 郑育军;
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作者单位

华侨大学,机电及自动化学院,泉州,362021;

华侨大学,机电及自动化学院,泉州,362021;

华侨大学,机电及自动化学院,泉州,362021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
BP神经网络; 改进算法; 故障诊断; Levenberg-Marquardt algorithm;

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