粗糙集及PSO优化BP网络的故障诊断研究

摘要：

针对BP神经网络故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、精度不高的问题,将粗糙集、微粒群算法、遗传算法引入到柴油机故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与改进BP神经网络相结合的柴油机故障诊断算法.算法采用自组织映射方法对连续属性离散化,利用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,使用微粒群算法优化BP网络结构,从而缩短训练时间,有效提高故障诊断的准确度.最后用柴油机的实际诊断结果验证了该算法的可行性、快速性和准确性.

关键词：微粒群算法、遗传算法、BP神经网络、粗糙集理论、故障诊断

所属期刊栏目：38

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费CDJZR10170001

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：200-203