基于PSO优化BP的冷水机组故障诊断研究

作者：徐玲; 韩华^*; 崔晓钰; 范雨强; 武浩

来源：制冷学报, 2019, 40(03): 115-131.

• 冷水机组
• 故障诊断
• 粒子群算法
• BP神经网络
• 虚警率

本文将PSO(粒子群算法)优化BP(误差反向传播神经网络)应用于离心式冷水机组的故障诊断,针对7种典型故障,包括4种局部故障与3种系统故障,建立了PSO优化BP的诊断模型。结果表明:PSO优化后的BP神经网络(包括单隐层与双隐层)故障诊断性能显著提高,神经网络结构简化,较少的隐含层节点即可获得较优的诊断性能。单隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从18降至10,诊断正确率从89. 42%提升至95. 30%;双隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从25降至12,诊断正确率从97. 87%提升至98. 11%,诊断用时仅为优化前的23%。故障诊断虚警率(假报及漏报)降低,且显著改善了系统故障尤其制冷剂泄漏故障的诊断性能,对正常情况的识别率亦极大提高。PSO优化有助于BP网络跳出局部极小值,较好地改善了故障诊断性能。

• 单位
  上海理工大学