基于改进BP神经网络的汽车发动机故障诊断

摘要

针对汽车发动机故障诊断过程中,传统算法收敛速度慢且精度欠缺等问题,提出一种遗传算法(GA)优化BP神经网络的故障诊断方法.在分析BP神经网络算法原理及缺陷的基础上,通过引入动量项提高算法收敛速度,并利用GA选择、交叉、遗传特性优化神经网络权值及阈值,从而进一步提高算法预测精度.仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,传统算法和改进算法分别对一组测试数据进行故障诊断,对比结果表明,所提改进算法较传统BP神经网络算法在诊断精度以及效率等关键指标上均有一定程度改善.