基于GSA优化BP神经网络的燃气轮机故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于GSA优化BP神经网络的燃气轮机故障诊断方法，包括以下步骤：1)根据燃气轮机运行的历史数据构建并训练基于BP神经网络的燃气轮机故障诊断模型，并获取BP神经网络的权值和阈值；2)对所有获得的BP神经网络的权值和阈值，将其作为GSA算法的粒子，采用GSA算法进行优化，得到最优的BP神经网络的权值和阈值；3)将最优的BP神经网络的权值和阈值代入BP神经网络中，实时获取燃气轮机运行数据作为输入，并完成燃气轮机的故障诊断。与现有技术相比，本发明具有考虑全面、诊断准确、实用性好等优点。