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结合遗传算法的神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TM762[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]五邑大学信息学院,江门529020, [2]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金(50677014)资助
中文摘要:

人工神经网络在电力电子电路故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播算法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,给故障诊断带来不便。提出了采用遗传算法优化人工神经网络结构的初值,将遗传算法与人工神经网络结合起来,应用于电力电子电路的故障诊断中。仿真实验表明该方法是有效的。

英文摘要:

Artificial Neural Network(ANN) has been widely used in fault diagnosis of power electronic circuits.One of the main weak-points of the back propagation algorithm which is commonly used is that the optimal procedure is easily stacked into the minimal value locally and causes strict demands of initial value.Based on Genetic Algorithm(GA),GA-ANN algorithm is proposed to optimize the initial value of ANN structure.Some examples are given to prove that GA-ANN algorithm is valid to diagnose the faults of power electronic circuits.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478