基于改进双自适应BP神经网络的故障诊断方法

• 作 者: 李波 张琳 张搏 张保山
• 机 构: 空军工程大学研究生院,陕西西安71000093748部队,内蒙古包头014000;空军工程大学防空反导学院,陕西西安,710000;空军工程大学研究生院,陕西西安,710000
• 出 处: 装甲兵工程学院学报
• 发表日期: 2019年2期
• 关键词: 故障诊断 BP神经网络 双自适应 误差指针

针对BP神经网络在进行故障诊断时学习效率低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针的改进双自适应算法,并建立了相应的故障诊断模型.使用逆变电路中绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)故障数据作为训练和测试样本,对所设计的算法和模型进行了仿真分析.结果 表明:改进后的BP神经网络收敛性优于典型BP神经网络和动量-自适应学习率BP神经网络,故障诊断精度较上述2种方法分别提高了7.5％和6.25％.