用遗传算法GA优化RBF神经网络进行故障诊断

资 源 简 介

用遗传算法GA优化RBF神经网络进行故障诊断

详 情 说 明

遗传算法优化RBF神经网络在柴油机故障诊断中的应用

RBF（径向基函数）神经网络是一种常用的模式识别工具，特别适用于非线性系统建模和故障诊断。然而，其性能高度依赖于参数设置，包括隐含层节点数、中心点位置和宽度参数等。传统方法通常依赖经验或试错调整，效果有限。

遗传算法（GA）作为一种全局优化技术，能有效解决这一问题。它模拟生物进化机制，通过选择、交叉和变异操作搜索最优解。将GA与RBF神经网络结合，可自动优化网络结构和参数，提升诊断精度。

具体实现思路如下： 确定RBF神经网络的关键参数，包括中心点、宽度和输出层权重，作为遗传算法的优化变量。 设计适应度函数，通常选用诊断准确率或误差指标，评估个体优劣。 通过GA的迭代进化，逐步优化参数组合，最终获得性能最佳的RBF网络。

这种方法的优势在于： 避免人工调参的主观性 提高诊断模型的泛化能力 适用于复杂非线性系统

在柴油机故障诊断中，优化后的RBF网络能更准确识别异常振动、温度变化等特征，实现早期故障预警。未来可结合深度学习进一步扩展模型能力。