基于PSO优化BP的冷水机组故障诊断研究

基于PSO优化BP的冷水机组故障诊断研究

论文摘要

本文将PSO(粒子群算法)优化BP(误差反向传播神经网络)应用于离心式冷水机组的故障诊断,针对7种典型故障,包括4种局部故障与3种系统故障,建立了PSO优化BP的诊断模型。结果表明:PSO优化后的BP神经网络(包括单隐层与双隐层)故障诊断性能显著提高,神经网络结构简化,较少的隐含层节点即可获得较优的诊断性能。单隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从18降至10,诊断正确率从89. 42%提升至95. 30%;双隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从25降至12,诊断正确率从97. 87%提升至98. 11%,诊断用时仅为优化前的23%。故障诊断虚警率(假报及漏报)降低,且显著改善了系统故障尤其制冷剂泄漏故障的诊断性能,对正常情况的识别率亦极大提高。PSO优化有助于BP网络跳出局部极小值,较好地改善了故障诊断性能。

论文目录

  • 1 粒子群算法优化BP神经网络基本原理
  • 2 基于PSO-BP复合模型的制冷系统故障诊断
  •   2.1 研究对象
  •   2.2 冷水机组故障诊断数学模型的建立
  • 3 冷水机组故障诊断总体性能讨论
  •   3.1 单隐含层BP神经网络的优化
  •   3.2 双隐含层BP神经网络的优化
  • 4 冷水机组各类故障诊断性能分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐玲,韩华,崔晓钰,范雨强,武浩

    关键词: 冷水机组,故障诊断,粒子群算法,神经网络,虚警率

    来源: 制冷学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 上海理工大学能源与动力工程学院

    基金: 国家自然科学基金(51506125)资助项目~~

    分类号: TB657;TP18

    页码: 115-123+131

    总页数: 10

    文件大小: 358K

    下载量: 243

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