论文摘要
为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法（Dragonfly algorithm,DA）和BP（Back Propagation）神经网络的燃气轮机故障诊断方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值的问题,采用蜻蜓算法（DA）对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明:基于蜻蜓算法的DA-BP神经网络的燃气轮机故障诊断准确率高达97.78%,训练误差为0.03%,与基于粒子群算法的PSO-BP故障诊断和标准BP算法的故障诊断相比,DA-BP模型诊断的准确率最高,训练误差最小。实例证明,采用DA-BP模型实现燃气轮机气路故障诊断具有良好的诊断速率和诊断准确率,具有一定的应用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张霄,钱玉良,邱正,张云
关键词: 燃气轮机,故障诊断,蜻蜓算法,参数优化,神经网络
来源: 热能动力工程 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 动力工程,自动化技术
单位: 上海电力学院自动化工程学院
基金: 上海市青年科技英才扬帆计划(16YF1404700)~~
分类号: TK478;TP18
DOI: 10.16146/j.cnki.rndlgc.2019.03.004
页码: 26-32
总页数: 7
文件大小: 331K
下载量: 531
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