10.3969/j.issn.1000-386x.2022.06.044
基于改进遗传算法优化自联想神经网络的风机故障诊断
为了更为准确有效地诊断风机变桨系统故障,提出一种通过改进自适应遗传算法(IAGA)来优化自联想神经网络(AANN)的风机故障诊断模型.在IAGA中对选择算子进行改进,加快自适应遗传算法收敛速率,同时在适应度函数中引入AUC,降低不平衡数据对模型诊断效果的干扰;使用IAGA对AANN初始权值进行优化,通过AANN获得变桨系统正常状态下的残差分布,利用JS散度计算其与故障时刻残差分布的偏移度,判断变桨系统是否故障.利用华北某风电场记录的历史数据进行实验,结果表明,与其他神经网络相比较,IAGA-AANN网络能够有效提高风机故障诊断识别率,缩短模型训练时间.
风机变桨系统、遗传算法、自联想神经网络、故障诊断
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TP3(计算技术、计算机技术)
2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
297-302,328
