基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断

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针对提升机故障诊断系统的复杂性,利用浮点数编码的遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,再按BP算法沿负梯度方向进行网络学习直至收敛,构建起遗传算法优化BP神经网络的诊断方法。将此诊断方法应用于2JTP-1.2型提升机液压制动系统,诊断结果表明,该方法用于提升机液压制动系统常见故障诊断可行。 In view of the complexity of the elevator fault diagnosis system, the initial weights and thresholds of BP neural networks are optimized by floating-point-coded genetic algorithm, then the BP algorithm is used to learn the network along the negative gradient direction until convergence. The genetic algorithm is used to optimize BP neural network Diagnosis method. The diagnostic method is applied to the hydraulic brake system of 2JTP-1.2 hoist. The diagnosis results show that this method is suitable for the common fault diagnosis of hoist hydraulic brake system.
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