自适应免疫遗传算法优化的BP神经网络在高压发泡机故障诊断中的应用

"自适应免疫遗传BP神经网络的高压发泡机故障诊断.pdf" 本文主要探讨了高压发泡机故障诊断的技术，重点介绍了采用自适应免疫遗传算法改进的BP神经网络方法。高压发泡机在聚氨酯连续生产线中占据核心地位，其运行状态直接影响产品质量。在长时间工作和各种复杂条件作用下，设备难免会出现故障，因此，快速准确的故障诊断至关重要。 传统的故障诊断方法包括小波变换法、频谱分析法和专家系统等。尽管这些方法在一定程度上有效，但存在一定的局限性。例如，模糊动态故障树和优化的RBF神经网络分别针对化工设备的模糊性和动态性进行了改进，以提升诊断效果。 BP神经网络是一种常用的故障诊断工具，但在初始化时，随机设置的权值和阈值可能导致网络收敛速度慢或容易陷入局部极小值。为解决这一问题，本文提出了一种结合免疫遗传算法的BP神经网络。免疫遗传算法借鉴了生物免疫系统的机制，如疫苗提取和接种，以及遗传算法的交叉和变异操作，通过自适应控制策略来优化网络的权值和阈值。 在改进的BP神经网络中，选用BP神经网络的误差函数倒数作为遗传算法的适应度函数，这有助于更快地找到全局最优解。通过在Matlab中进行仿真对比，结果显示，优化后的故障诊断系统具有更高的精度和诊断效率，诊断准确率达到了96.7%。 该研究为高压发泡机的故障诊断提供了一种创新方法，即利用自适应免疫遗传算法优化的BP神经网络，有效提升了故障识别的准确性和效率，对于保障化工设备的安全运行和维护具有实际应用价值。这一技术不仅适用于高压发泡机，也有可能推广到其他类似的工业设备故障诊断领域。