基于遗传优化的RBF-BP神经网络电液伺服阀故障诊断算法研究

摘要

电液伺服阀是液压伺服系统的核心元件,因此是故障诊断的重点对象,其故障原因经常呈现出非线性和不确定性等复杂状态.单一的BP网络是全局逼近神经网络,学习速度很慢,容易陷入局部极小,易产生震荡等不足,RBF网络是局部逼近神经网络,训练速度快,在训练时不会发生震荡,也不会陷入局部极小.基于它们各自的优缺点,通过将RBF神经网络和BP神经网络有效地结合在一起,取长补短,建立一个由RBF子网和一个BP子网两部分串联构成的双隐藏层RBF-BP组合神经网络.该网络既具有BP网络较好的泛化性能,又具备RBF网络较快的逼近速度.用遗传算法优化该神经网络的初始权值和阈值.该网络同时具有RBF网络和BP网络的优点,适用于复杂非线性系统的故障检测.