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智能診斷技術(shù)在制冷系統(tǒng)工作原理中的應用——遺傳算法

   2020-04-17 和平2054
核心提示:封閉式制冷壓縮機由于其自身結(jié)構(gòu)及工作環(huán)境等特點,容易產(chǎn)生故障。通過對正常及各種故障狀態(tài)的壓縮機進行數(shù)據(jù)采集,用人工遺傳算法進行進化訓練,分別找出正常狀態(tài)與異常狀態(tài)以及各異常狀態(tài)之間相互區(qū)分的最佳特征參數(shù)組合,計算出適應度函數(shù)值,進行狀態(tài)識別。

遺傳算法是1975年關(guān)國的Holland提出的模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化論的計算模型,是一種智能化搜索方法。它利用選擇、交叉和變異等遺傳操作來進行全局搜索,具有算法簡單、通用性強和魯棒性強的特點,適用于全局性并行處理,只需較少的信息就可以實現(xiàn)最優(yōu)化控制。將遺傳算法用于制冷系統(tǒng)故障診斷,可以減少運算量、縮短平均診斷時間、提高診斷效率和故障識別精度。

封閉式制冷壓縮機由于其自身結(jié)構(gòu)及工作環(huán)境等特點,容易產(chǎn)生故障。通過對正常及各種故障狀態(tài)的壓縮機進行數(shù)據(jù)采集,用人工遺傳算法進行進化訓練,分別找出正常狀態(tài)與異常狀態(tài)以及各異常狀態(tài)之間相互區(qū)分的最佳特征參數(shù)組合,計算出適應度函數(shù)值,進行狀態(tài)識別。

結(jié)果表明,這種方法有效地提高了診斷的精度.在實際應用中,更多的是把遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)<蚁到y(tǒng)相結(jié)合的混合故障診斷。采用遺傳算法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇輸入可以避免以往選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的盲目性,用遺傳算法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇輸入,使得網(wǎng)絡(luò)小、訓練快且提高了網(wǎng)絡(luò)回憶準確性。

 
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