改进BP算法用于液体发动机涡轮泵故障诊断

涡轮泵是液体火箭发动机系统的核心设备,工作环境十分恶劣,极易出现故障,所以对涡轮泵进行准确、快速的故障诊断显得尤为重要。因此提出了利用BP神经网络对其进行故障诊断。而常规BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部最小等缺点,运用一种改进算法—自适应率BP算法,通过对液体火箭发动机涡轮泵的常见故障进行诊断。诊断结果表明,该改进算法具有收敛速度快,学习记忆稳定,诊断准确等特点。

基于自适应噪声的鲁棒BP算法及前馈网的鲁棒性分析

本文首先从几何和物理的角度分析了网络带噪声训练后的鲁棒性，再据此提出了一种自适应的训练方法，并通过仿真实验，证实了该方法的有效性；文中还从数学的角度定量分析了前馈网络对于噪声模式的鲁棒性，给出了设计鲁棒性网络的一般性原则。