基于优化神经网络的三相全控整流电路故障诊断

电源与新能源 时间:2011-06-08来源:网络

1.2 编码结构
染色体递阶结构及编码如图2所示,其中,控制基因按设定的比较大的初始隐节点数(可以根据经验公式表示第i个输入样本对应的网络输出;yi为期望输出;N为样本数。根据大量实验结果,适值函数的系数分别如下取值效果是比较好的,即a=0.95,b=0.05,c=3。神经网络训练误差为:
g.jpg
1.4 无回放余数随机选择
无回放余数随机选择法结合了基于概率的选择方法和确定方式的选择方法,可确保适应度比平均适应度大的一些个体一定能被遗传到下一代群体,选择误差比较小。其具体步骤如下:
(1)计算群体中每个个体在下一代群体中的生存期望数目(N为种群规模,fiti为个体i的适应值):
h.jpg
(2)取Ni的整数部分int Ni为对应个体在下一代群体中的生存数目。这样共可确定出下一代群体中的h.jpg个个体
(3)以j.jpg为各个个体的新的适应度,再用基本的比例选择方法来随机确定下一代群体中还未确定的k.jpg个个体。
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关键词: 电路 故障 诊断 整流 全控 优化 神经网络 三相 基于

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