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摘要
现代工业系统的大型化、复杂化、自动化的发展趋势使得工业系统的故障诊断方法遇到一系列的考验,误差小、精度高的故障诊断方法的研究成为重中之重。为此本文对故障诊断方法的发展状况进行简介,并对当下研究最热门、效果较好的遗传算法进行详细分析。遗传算法是基于自适应启发式全局搜索概率算法,在故障诊断中主要用于算法的优化,提高故障诊断准确率。本文最后列举了遗传算法优化Bp神经网络的方法用于风机齿轮箱故障诊断的案例。结果显示,在遗传算法的优化下,风机齿轮箱故障诊断的误差得到明显改善,预测精度也提高了。
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