ANN-PID 在故障诊断中的应用

摘要

常规BP神经网络用于故障诊断时,存在迭代次数多,易陷入局部极小值,隐含层靠经验确定等缺点.BP神经网络和PID的简单组合,仍采用BP神经网络来调节PID的参数,也存在同样问题,不能克服BP神经网络的固有缺点.对常规神经网络和PID机理进行深入的研究,应用生物神经的原理,把常规神经网络和PID有机的融合,在神经网络中就能体现出反映自然规律的比例、微分、积分作用.因为ANN-PID网络在算法中包含微分和积分特性,故ANN-PID网络具有本质性动态特性.由此进行了ANN-PID的前向和权值修正的反向误差传播计算,分析了ANN-PID的稳定性,收敛性.ANN-PID用于故障诊断系统,以大型设备故障诊断作为算例,编制MATLAB语言程序,同常规的BP网络的故障诊断进行比较,仿真的结果表明,ANN-PID在故障诊断中具有迭代次数少(大约15次),不易陷入局部极小植,平方均值误差达到10-3.研究ANN-PID在故障诊断中的应用,提出了ANN-PID在故障中具有确定性的网络结构和算法,对于网络权值和步长的确定给出明确的定义和证明,是有效的智能故障诊断的手段之一.