鼓風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械是企業(yè)生產(chǎn)中的重要設(shè)備，它的運(yùn)轉(zhuǎn)正常與否直接影響著企業(yè)的生產(chǎn)。一旦發(fā)生故障，就會(huì)造成停工停產(chǎn)，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此對(duì)其進(jìn)行故障診斷分析和機(jī)械性能的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及故障預(yù)報(bào)是當(dāng)前工業(yè)企業(yè)管理維護(hù)上的一個(gè)必不可少的重要環(huán)節(jié)。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障形式多種多樣，故障產(chǎn)生的機(jī)理和原因也非常復(fù)雜，故障與征兆之間表現(xiàn)出一種非常復(fù)雜的非線性關(guān)系，并且對(duì)各類故障反映的特征參數(shù)也不完全相同，這給現(xiàn)場診斷帶來了極大的困難。近年來興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是使用BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器模型以其高度的并行處理、聯(lián)想記憶、良好的自適應(yīng)性和自組織能力，以及極強(qiáng)的非線性映射能力，在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用，成為眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)之一。但是因?yàn)锽P網(wǎng)絡(luò)采用的是沿梯度下降的搜索求解算法，因而存在著網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度慢，以及容易陷入局部極小的問題。為此人們提出了各種改進(jìn)方法，如附加動(dòng)量項(xiàng)、調(diào)整學(xué)習(xí)率、改進(jìn)作用函數(shù)等改進(jìn)措施，從不同角度對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，取得了一定的效果，但沒有從根本上解決問題。

遺傳算法是模擬自然界中生物進(jìn)化規(guī)律而提出的一種非數(shù)學(xué)型自適應(yīng)優(yōu)化探索方法。它具有髙效率的并行搜索能力、不需要目標(biāo)函數(shù)的微分值而放寬了對(duì)目標(biāo)函數(shù)的限制；其本質(zhì)上屬于隨機(jī)尋優(yōu)過程，不存在局部收斂問題，因此九洲風(fēng)機(jī)認(rèn)為可以利用遺傳算法的上述特點(diǎn)克服BP算法收斂速度慢和容易陷入局部極小等缺陷。近年來，有些研究人員把GA同BP算法結(jié)合起來，通過結(jié)合雙方的長處來解決實(shí)際問題。本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，加入一個(gè)局部極小判別式，以確定網(wǎng)絡(luò)是否陷入局部極小點(diǎn)。若陷入局部極小點(diǎn)，則利用遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行權(quán)值修正，從而加快網(wǎng)絡(luò)收斂的速度，克服易陷入局部極小的問題。以鼓風(fēng)機(jī)常見故障為例，進(jìn)行了診斷分析。

二、普惠風(fēng)機(jī)分析遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

誤差反向傳播算法BP網(wǎng)絡(luò)的主要思路是如果求出訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)、(誤差）：Ep=1/2為輸出層第k個(gè)單元的輸出值，tk為理想輸出值)對(duì)各個(gè)神經(jīng)元之輸出的偏導(dǎo)數(shù)，那么就可以算出誤差對(duì)所有連接權(quán)值的偏導(dǎo)數(shù)，從而可以利用梯度下降法來修改各個(gè)連接權(quán)值。BP算法存在的主要問題是學(xué)習(xí)時(shí)較長的收斂時(shí)間及存在著落入局部最優(yōu)陷阱的可能性。當(dāng)出現(xiàn)局部最優(yōu)時(shí)，各權(quán)值收斂到某一穩(wěn)定值，而誤差值卻不是最小。

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