基于遗传规划的电机诊断应用  

作　　者：李立乡[1,2] 王旭[1,2] 季顺宁[1,2] 

机构地区：[1]南京高等职业技术学校 [2]南京信息职业技术学院

出　　处：《今日科苑》2008年第24期51-51,共1页Modern Science

摘　　要：1992年,美国学者KOZA将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成,首次提出遗传规划GP(Genetic Programming)的概念。GP的最大特点是采用层次化的结构性语言表达问题,它类似于用计算机程序分行或分段地描述问题.GP借用生物界进化的规律,根据"优胜劣汰"的原则进行搜索和优化,能够根据环境状态自动改变程序的结构和大小。它在解决人工智能、机器学习、控制技术等领域中的问题上效果显著。本文用遗传规划法建立发电机转子励磁电流与机端电压、有功、无功的数学模型。以机端量为自变量,遗传规划能自动生成函数表达式来体现它们之间的关系。通过实例计算并与神经网络方法相比较,验证了该方法的有效性。

关 键 词：遗传规划 电机检测 电机诊断 神经网络方法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]