科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
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%。
-
单位空军工程大学防空反导学院
