AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用

摘要：

遗传算法是一种能够借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机,自适应搜索算法;为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高;文章针对多征兆、多故障的汽轮发电机组的故障诊断系统.对采用改进后的自适应遗传算法(AGA)和RBF径向基函数神经网络相结合进行故障模式识别的方法进行研究;仿真结果表明,该方法对于汽轮发电机组的故障诊断具有较高的实用价值.

关键词：自适应遗传算法、神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：16

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：湖南省科学技术与科技计划2006GK3130;湖南省自然科学基金资助项目05JJ30121

在线出版日期：2008-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1090-1092