【摘 要】
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为提高聚氨酯高压发泡机故障诊断系统的准确率,将免疫遗传算法改进的BP神经网络诊断方法应用于聚氨酯高压发泡机系统。选取BP神经网络的误差函数倒数作为遗传算法的适应度函
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为提高聚氨酯高压发泡机故障诊断系统的准确率,将免疫遗传算法改进的BP神经网络诊断方法应用于聚氨酯高压发泡机系统。选取BP神经网络的误差函数倒数作为遗传算法的适应度函数,在遗传算法中加入免疫算子,免疫算法疫苗提取、接种环节和遗传算法的交叉、变异环节采用自适应控制策略,最后把算法最优解赋给BP神经网络的权值和阈值,用实测数据分别对改进的BP神经网络诊断系统和原有的BP神经网络诊断系统进行Matlab仿真对比。仿真结果表明,优化后的故障诊断系统有更高的精度和诊断效率,诊断准确率达到96.7%。
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