基于改进量子遗传算法的整流电路故障诊断

摘要：

针对传统BP神经网络在故障诊断中存在的易陷入局部极值,对初值要求高等缺陷,将基于双链编码的量子遗传算法(Doub-le Chains Quantum Genetic Algorithm,DQGA)进行了改进,直接针对量子相位进行种群更新,优化空间限制在二维Hilbert的[0,π/2]区间内,改进算法在时间、存储量性能上有了明显改进;将该算法用于优化BP神经网络,提出了一种结合DQGA算法与BP神经网络对整流电路故障进行诊断的方法;仿真结果表明,与单BP、GA-BP算法相比,该方法在整流电路故障诊断中诊断精度高,收敛速度快,避免了BP算法易陷入局部极值的缺陷,适合故障自动诊断系统的建立.

关键词：故障诊断、量子遗传算法、BP神经网络、整流电路

所属期刊栏目：19

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2011-06-14（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：277-279,285