遗传优化算法在压缩机故障诊断中的应用.pdfVIP

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　压缩机技术 　　　　　　　　　2004 年第 4 期 (总第 186 期) ·4 · 文章编号 : (2004) 遗传优化算法在压缩机故障诊断中的应用 张 　蕾1 ,2 , 董恩国2 ( 1 北京科技大学车辆工程专业 , 北京 100083 ; 2 天津职业技术师范学院汽车教研室 , 天津 300222) 摘 　要 : 设计了一种模糊神经网络推理系统诊断汽车空调压缩机故障 , 并且应用遗传算法对系统进行 优化及对 BP 网络算法进行改进。这种方法能够优化模糊系统的参数和结构 , 并且能删除无用的模糊 规则。结果证明这种推理系统具有收敛速度快 , 泛化能力好、推广性强的特点 , 极大提高了汽车空调 压缩机故障诊断的效率和准确性。 关键词 : 模糊推理 ; 神经网络 ; 遗传算法 ; 压缩机 ; 故障诊断 中图分类号: TH452 　　文献标识码 : A 　 Optimization Based on genetics Algorithm in Fault Diagnosis ZHAN G Lei1 ,2 , DON G Enguo2 ( 1 V ehicle Engineering Specialit y , U niversity of Science and Technology Beijin g , Beijin g 100083, China ; ) 2 A utomotive Depart ment , Tianjin U nivesity of Technology and Education , Tianjin 300222 , China Abstract : Fuzzy neural network system is used in compressor fault diagnosis of automotive air condition , and GA ( Genetic Algorithm) is adopted to optimize the system and improve BP network. Parameters and struc tures of the fuzzy system are optimized and the useless fuzzy inference are reduced. The rapid convergence , advanced comprehensibility and good generalization are proved by the diagnoss result. The accuracy and the efficiency of faul diagnosis system are improved. Key words : Fuzzy inference ; Neural network ; Genetic algorithm ; Compressor ; Fault diagnosis 　　汽车空调压缩机工作条件复杂 , 内部和外部参 合 , 它保留了模糊系统对经验性信息的处理能力 , 数具有不确定性 , 致使其存在故障复杂、建模难的 并且具有神经网络的自动知识获取及处理能力。 问题。并且压缩机的各种故障具有模糊性和相关