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BP算法在故障诊断中的应用研究文献综述1设备故障诊断及控制研究1967年提议由美国海军研究室(ONR)牵头组建美国机械故障预防小组(MFPG展，传统的人工检测的故障诊断方式已经无法满足工业设备故障诊断新的需求。广泛关注的问题，学术界也对人工智能故障诊断能技术在故障诊断中的应用问题进行研究，化工企业生产过程中的故障诊断，其诊断效果可以达到化工工业故障控制需求。美国机械工程师学会(ASME)等，这些机构及企业的研究推动了神经网络故障这是多层网络学习方法的首次出现。G.E.Rumelhart等人的反向传播网络要有BP(BackPropagation)神经网络、RBF(RadicaBP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其应用更加广泛。器的故障诊断问题进行了研究，研究中对BP神经网络的优点以及在变压器故障进行诊断，并基于BP神经网络构建了变速箱故障诊断模型，研究中还对该故障BP神经网络具有收敛速度慢、极易陷入局部极小值等缺点，在故障诊断中也暴致力于将其他优化结合BP神经网络应用于故障诊断的研究。权凌霄等在研究中运用遗传算法与LM(Levenberg-Marquardt)组合优化BP神经网络的方法，并建立模型应用于MOOGD761-2716A机械反馈伺服阀的故障诊断中，通过仿真实验证明了该方法应用于故障诊断的实用性，其诊断效率也很高。袁圃等在分析BP神经网络不足的基础上提出了一种运用遗传算法对BP神经网络进行优化的精确。但是BP神经网络自身具有极易陷入局部最优解的缺点，因此在实际使用中需要引入其他算法进行优化，从而解决BP神经网络收敛速度慢、极易陷入局部最优解等问题。因此，在现在的很多研究中，将BP神经网络应用于故障诊断[6]RuipingHU,HonghuaYA36(03):249-251.[21]LiangZhichengetal.Approtectiverelaytesting[J].ElectricityCSEE/VOL9N0.4:2[23]飞思科技产品研发中心.神经网络理论32(01):67-69.[26]YueWen.StudyofResearchInstituteofManagementScienceandIndustrialEngineering.Proceedingsof20172InternationalConferenceonAutomation,MechanicalControlandEngineering(AMCCE2017)

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