基于BP算法和ACO算法的故障诊断推理研究

摘要：

BP算法在故障诊断领域已取得广泛应用,但其存在收敛速度慢且容易陷入局部最小值的缺陷,限制了其进一步的发展;ACO (Ant colony optimization)算法是一种模拟进化算法,已很好地应用于解决旅行商和资源两次分配等经典的优化问题,具有启发式收敛、正反馈以及分布式计算等优点;为此,将ACO算法引入BP算法故障诊断方法中,使用ACO算法对BP网络中的参数即权值、阈值以及学习率等进行优化,定义了一种结合ACO算法和BP算法能对故障进行诊断的新算法,并将其应用于具体的故障诊断实例中,最后,通过100组样本中的95组进行训练,并对剩余5组进行故障诊断,实验证明结合ACO算法和BP算法的新算法较传统的仅使用BP算法的诊断方法具有收敛速度快、诊断精确高以及训练性能好的优点.

关键词：故障诊断、BP算法、ACO算法、权值

所属期刊栏目：20

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国地震局教师基金2011年度项目资助20110115

在线出版日期：2012-09-21（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：1460-1462,1466