[01917131]基于改进 BP 神经网络的电厂设备的状态监测方法
交易价格:
面议
所属行业:
类型:
非专利
技术成熟度:
正在研发
交易方式:
技术转让
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技术详细介绍
该方法是一种基于改进 BP 神经网络的电厂设备的状态监测
方法。针对电厂设备状态的复杂性、设备种类的多样性和设备数
据的实时性和复杂性,采用遗传算法对 BP 神经网络进行优化,
减少计算时间,并提出了一种基于个体迁移-扩展机制的遗传算
法(IM-EMGA),在保证收敛到全局最优解的同时加快了收敛速度,
最后利用优化后的 BP 神经网络进行状态监控,从而能够及时发
现故障发生的预兆,避免停机现象。该方法可广泛适用于电厂设
备的状态监测领域。同时,该方法也可广泛应用于即时性强、复
杂性高的工厂设备状态监测领域。
该方法是一种基于改进 BP 神经网络的电厂设备的状态监测
方法。针对电厂设备状态的复杂性、设备种类的多样性和设备数
据的实时性和复杂性,采用遗传算法对 BP 神经网络进行优化,
减少计算时间,并提出了一种基于个体迁移-扩展机制的遗传算
法(IM-EMGA),在保证收敛到全局最优解的同时加快了收敛速度,
最后利用优化后的 BP 神经网络进行状态监控,从而能够及时发
现故障发生的预兆,避免停机现象。该方法可广泛适用于电厂设
备的状态监测领域。同时,该方法也可广泛应用于即时性强、复
杂性高的工厂设备状态监测领域。