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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: 時間:2011-06-08 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

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

0 引言
近年來,國內(nèi)外有關(guān)研究人員針對電力電子電路故障的研究還比較少,其中有相當一部分是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法,雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學習、泛化和容錯能力,令人欣喜,但它存在的許多缺點卻不容忽視,如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要求預(yù)知,最常用的BP學習算法在本質(zhì)上是一個梯度下降搜索算法,這使其有可能收斂于局部最小點。
遺傳算法(GA)是一個自然選擇機制的搜索算法。它同時考慮搜索空間中的多個點,并鼓勵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的機率。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)。
總的來說,針對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)遞階遺傳算法同時優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)重進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例證明了該方法的正確性和有效性。

1 基于改進遞階遺傳算法BP網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計
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,提出了遞階遺傳算法(Hierarchical Genetic Algorithm,HGA)。
為了簡要說明控制基因的活動,用整數(shù)“1”表示每一個正在激活的控制基因;用整數(shù)“0”表示每一個沒有激活的控制基因。當控制基因用整數(shù)“1”標識時,表示其相連的下級結(jié)構(gòu)的基因處于活動狀態(tài);當控制基因用整數(shù)“0”標識時,表示其相連的下級結(jié)構(gòu)的基因處于不活動狀態(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個控制基因和5個整數(shù)表示的參數(shù)基因組成。

本文引用地址:http://www.2s4d.com/article/179030.htm

b.jpg


其表示分別為:
a.jpg
從圖1可以看出,XA,XB表示染色體的長度分別為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度相同,而其表示的長度可能不同。因此,遞階遺傳算法能夠搜索出所有參數(shù)中適合最終目標函數(shù)的參數(shù)的長度。而且,根據(jù)具體問題,染色體可以設(shè)計為多級遞階結(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,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)練過程中網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和拓撲結(jié)構(gòu)可同時優(yōu)化。

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