基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用

类 □学历硕士 □同等学力别

□工程硕士

硕 士 学 位 论 文

论文题目 基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的

应用

学科专业 控制理论与控制工程

作者姓名 王可

指导教师 李平

2008 年 6 月

学 校 代码： 10148

学 号： **************

密 级：□无 □加密

学 院 信息与控制工程学院

入 学 时 间 2005.09

论文起止时间 2007.03-2008.06

答 辩 时 间 2008.06

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研究成果声明

本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究

工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢

的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也

不包含为获得辽宁石油化工大学或其他教育机构的学位或证书而

使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已

在论文中作了明确的说明并表示谢意。

特此申明。

签 名： 日期：

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解辽宁石油化工大学有关保留、使

用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部

门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印

或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文

被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学

位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学

位论文在解密后适用本授权书）。

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导师签名： 日期：

- 辽宁石油化工大学硕士学位论文

I基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用

摘 要

随着生产水平和科学技术的不断发展，现代控制系统的规模日

趋大型化、复杂化，系统发生故障的可能性也随之增加，尤其在某

些工程领域中，控制系统发生故障，会导致任务失败而带来灾难性

的后果。因此，如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响

系统正常运行的故障的发生就成为一个重要的有待解决的问题。控

制系统故障诊断技术的研究已经成为当前控制领域中的热门研究

课题之一。

本文在讨论故障诊断的有关问题及方法的基础上，重点探讨基

于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用。

首先，在绪论中概述了故障诊断的概念、分类及方法，并着重

介绍了智能故障诊断的主要理论和智能故障诊断技术发展、现状及

前景。故障诊断实质上是一种模式分类问题，而神经网络由于具备

并行性、自学习、自组织性、容错性和联想记忆功能等优点适用于

对系统的运行状态进行识别和分类，因而广泛应用于故障诊断领

域。

其次，BP网络具有算法简单、可塑性强，具有较好的泛化能

力等优点，但由于其网络训练采用梯度下降法，容易造成陷入局部

极小的不足。而遗传算法能够进行全局搜索，而且鲁棒性强，在解

决全局优化问题方面优势突出，但也存在过早收敛等不足。因此在

这里把两者结合起来取长补短，先利用遗传算法对BP网络的初始

权值进行优化，搜索到全局最优点附近，再采用BP算法进行局部

精确搜索，最终得到问题的全局最优解。同时由于标准 BP算法的

收敛速度较慢，易发生震荡，因此在梯度下降法的基础上加入动量

项。用这样引入遗传算法并加入动量项的BP算法来代替标准BP

算法的神经网络充分发挥了二者的优点，使该网络既能快速收敛，辽宁石油化工大学硕士学位论文

II又可以大大地提高其避免陷入局部极小的能力。

最后，探讨了基于遗传算法的BP网络在故障诊断中的应用，

并应用该方法对电力变压器的故障诊断进行仿真研究。采用故障类

型比较确定的数据训练网络，然后用实际检测到的变压器故障实例

来验证网络性能，并将神经网络诊断结果和实际故障情况及三比值

法诊断结果相比较。通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。

本论文的主要成果在于： (1) 提出一种基于遗传算法的BP网络，并针对BP网络学习

速度慢及遗传算法易“早熟”的不足提出改进，使网络可以提高收

敛速度及避免陷入极小点的能力。 (2) 将前面提出的基于遗传算法的BP网络应用于电力变压器

的故障诊断中，通过仿真研究并与其他方法对比，验证这种故障诊

断方法在实践中的有效性。

关键词：BP网络，遗传算法，故障诊断，电力变压器，三比值法 辽宁石油化工大学硕士学位论文

IIIBP NETWORK BASED ON GENETIC ALGORITHM

WITH ITS APPLICATION IN FAULT DIAGNOSIS

ABSTRACT

With development of production-level and technology，modern

control system is more and more complicated，the possibility of which

systems go wrong is bigger. Especially in some project fields，the

outcome will be disastrous when control system goes wrong

sometimes. Therefore，it is important to enhance the system’s security

and reliability and prevent system from occurring fault when system is

in gear. Fault diagnosis technology of control systems has already been

among hot tasks currently.

On the base of discussing involved issue and technique of fault

diagnosis，this paper discusses BP network based on GA and the

application of it in fault diagnosis.

Firstly，the introduction summarize the fault diagnosis according

to its conception，classification and method，and emphasize the major

theory of intelligent fault diagnosis and the development，the present

conditions and the trends of the techniques of intelligent fault

diagnosis. Fault diagnosis is a question about classification essentially.

At the same time，neural network is also fit for the identification and

classification due to the ability of parataxis, self-study, self-organiza

-tion, fault-tolerance and memory etc, so it is used abroad in fault

diagnosis fields.

Secondly，backpropagation (BP) network has the merit of the

algorithm, flexibility and extensibility, but it easy to fall into local

minimum because of steepest descent backpropagation (SDBP). In the

meantime, genetic algorithm (GA) is an algorithm with characteristics 辽宁石油化工大学硕士学位论文

IVof global optimization and robustness, that can make up defects of BP

network, but it has a shortage of premature convergence. So GA can be

combined with BP network. We can optimize initial weight value of

BP network with GA to get approximate solution in global searching,

then accurate solution will be obtained in local searching. In the same

time, because of slow rate of convergence and instability, steepest

descent backpropagation will be replaced by momentum

backpropagation. In this method, neural network that utilize both GA

and momentum backpropagation develop their merits and indicate that

it has advantages of fast convergence and avoiding falling into local

minimum.

At last，the paper discuss the application of BP network based on

GA in fault diagnosis, then carry on simulation research of power transformer’s fault diagnosis. It adopt the classical data in fault

diagnosis to train network，then the results of simulation will be

compared with BP network based on GA, real fault and the three-ratio

method that indicate that the BP network based on GA applied to the

power transformer’s fault diagnosis is correct and effective.

The paper’s main productions consist:

(1) Putting forward a BP network based on GA, at the same time,

improving it. Aimed at slow velocity of BP network and premature