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          基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三相全控整流電路故障診斷

          作者: 時(shí)間:2011-06-08 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          摘要:研究了遞階遺傳算法用于的參數(shù)確定問(wèn)題,以期利用遞階遺傳算法的二級(jí)編碼結(jié)構(gòu)解決以往同時(shí)結(jié)構(gòu)、權(quán)值、閾值效率不高的難題。此外,建立了橋式模型,并對(duì)幾種常見(jiàn)進(jìn)行了仿真分析。最后,將自適應(yīng)遞階遺傳算法用于橋式,仿真驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
          關(guān)鍵詞:遞階遺傳算法;;橋式;故障

          0 引言
          近年來(lái),國(guó)內(nèi)外有關(guān)研究人員針對(duì)電力電子電路故障的研究還比較少,其中有相當(dāng)一部分是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法,雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)、泛化和容錯(cuò)能力,令人欣喜,但它存在的許多缺點(diǎn)卻不容忽視,如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要求預(yù)知,最常用的BP學(xué)習(xí)算法在本質(zhì)上是一個(gè)梯度下降搜索算法,這使其有可能收斂于局部最小點(diǎn)。
          遺傳算法(GA)是一個(gè)自然選擇機(jī)制的搜索算法。它同時(shí)考慮搜索空間中的多個(gè)點(diǎn),并鼓勵(lì)不同搜索方向之間的信息交換,從而有效地減少了收斂到局部最小點(diǎn)的機(jī)率。使用GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已取得了一些令人鼓舞的結(jié)果,但它們大多數(shù)只考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重,很少提及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
          總的來(lái)說(shuō),針對(duì)電力電子電路的故障診斷研究依然存在或多或少的不足,有待進(jìn)一步的完善和發(fā)展。遞階遺傳算法作為一種新型的自然選擇機(jī)制的搜索算法,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合很好地解決了這一難題。本文應(yīng)用一種自適應(yīng)遞階遺傳算法同時(shí)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)重進(jìn)行三相橋式全控整流電路故障診斷。利用自適應(yīng)遞階遺傳算法同時(shí)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)重,很好地解決了以往利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的不足,并用三相橋式全控整流電路故障診斷仿真實(shí)例證明了該方法的正確性和有效性。

          1 基于改進(jìn)遞階遺傳算法BP網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)
          1.1 遞階遺傳算法
          K.F.Man等根據(jù)染色體中的基因結(jié)構(gòu)存在遞階形式,即一些基因控制另一些基因的活動(dòng),提出了遞階遺傳算法(Hierarchical Genetic Algorithm,HGA)。
          為了簡(jiǎn)要說(shuō)明控制基因的活動(dòng),用整數(shù)“1”表示每一個(gè)正在激活的控制基因;用整數(shù)“0”表示每一個(gè)沒(méi)有激活的控制基因。當(dāng)控制基因用整數(shù)“1”標(biāo)識(shí)時(shí),表示其相連的下級(jí)結(jié)構(gòu)的基因處于活動(dòng)狀態(tài);當(dāng)控制基因用整數(shù)“0”標(biāo)識(shí)時(shí),表示其相連的下級(jí)結(jié)構(gòu)的基因處于不活動(dòng)狀態(tài)。這種遞階結(jié)構(gòu)意味著染色體比普通遺傳算法中的染色體包含的信息多,從而能夠處理更為復(fù)雜的問(wèn)題。因此,稱編碼為遞階結(jié)構(gòu)染色體的遺傳算法為遞階遺傳算法。
          如圖1所示,兩條染色體各是由5個(gè)控制基因和5個(gè)整數(shù)表示的參數(shù)基因組成。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/179030.htm

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          其表示分別為:
          a.jpg
          從圖1可以看出,XA,XB表示染色體的長(zhǎng)度分別為3和2,這意味著在遞階染色體結(jié)構(gòu)中,雖然兩條染色體的長(zhǎng)度相同,而其表示的長(zhǎng)度可能不同。因此,遞階遺傳算法能夠搜索出所有參數(shù)中適合最終目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)的長(zhǎng)度。而且,根據(jù)具體問(wèn)題,染色體可以設(shè)計(jì)為多級(jí)遞階結(jié)構(gòu),從而形成多層的染色體結(jié)構(gòu)。
          本文采用二級(jí)遞階結(jié)構(gòu)染色體描述BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù),其中,控制基因串表示隱節(jié)點(diǎn),參數(shù)基因串表示網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和相應(yīng)的閾值。遞階遺傳算法在操作過(guò)程中,不僅改變控制基因串的狀況,而且改變參數(shù)基因串的取值。因此,訓(xùn)練過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可同時(shí)優(yōu)化。

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