GA-BP算法在船舶主机故障诊断中的应用

摘要：

针对船舶主机故障具有诊断对象多、多因素耦合造成诊断准确率低等问题,提出了用遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法,利用GA算法对BP神经网络的初始权值、阈值在较大范围内搜索寻值,同时采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,加快目标最优值的求解,最后结合一般BP神经网络方法进行分析比较.实验结果表明,优化初始权值和阈值后的测试样本的误差由0.996 43减少到0.097 333,训练样本的误差由1.464 1减少到0.080 657;经GA优化后的BP神经网络模型对主机故障类型的诊断的准确率为100％,实现对船舶故障诊断的高效判别.

关键词：船舶主机、遗传算法、BP神经网络、故障诊断

分类号：U665.2(船舶工程)

资助基金：舟山市公益类科技项目2015C31018

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-18