科创中国

基于生物地理优化算法的抽油机故障诊断研究

原文链接：万方

• 作者：

  任伟建,赵月娇,王天任,刘爱君

• 摘要：

  提出将混沌变异算子与生物地理优化算法融合,利用混沌变异算子把混沌运动遍历范围放大,克服标准生物地理优化算法搜索能力不强的缺点,达到混沌搜索性与生物地理优化利用性的平衡,并通过测试函数的仿真测试,验证了所提出的新算法的可行性;运用改进的生物地理优化算法优化神经网络的权值和阈值,与传统BP算法的训练结果进行仿真比较,证明了基于生物地理优化算法的神经网络改善了传统算法训练时间长、容易陷入局部极值的缺点,并把优化好的神经网络应用于抽油机故障诊断,仿真结果表明,该算法具有较好的训练性能,收敛速度快,稳定性能好,能够大大提高故障诊断的精度.

• 关键词：

  故障诊断 生物地理优化算法 神经网络 混沌变异

• 作者单位：

  东北石油大学电气信息工程学院%上海理工大学能源与动力工程学院%胜利油田井下作业公司

• 基金项目：

  黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511014)%黑龙江省博士后科研启资金(LBH-Q12143)%黑龙江省自然基金(E201260)

• 来源期刊：

  系统仿真学报

• 年，卷(期)：

  2014006