BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

分析了旋转机械故障的特性,在此基础上对基于BP算法的诊断方法进行了研究,建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型,对基于BP网络的汽轮发电机组的故障进行了诊断。实验证明,基于BP网络的旋转机械故障诊断方法具有较高的使用价值。     

汽轮发电机多故障诊断的SOM神经网络方法

汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况.传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样本空间及学习训练负担,同时网络归纳、联想能力随之大幅度下降,诊断难以实施.因此,将自组织特征映射(SOM)神经网络应用于汽轮发电机组的振动多故障诊断,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对多故障进行判断.经实例分析证明,该方法可对多故障进行有效诊断.     

汽轮发动机组故障诊断的节约覆盖集概率模型

汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点，经常出现多种故障同时发生的情况。文中介绍了一种在节约覆盖集理论框架上集成概率推理的诊断模型，并在此基础上建立了汽轮发电机组振动多故障诊断的实用模型，以某汔轮发电机组的2类振动多故障为例验证了该方法的有效性。该模型能有效地识别出汽轮发电机组的多故障，弥补了专家系统的神经网络等诊断方法不能正确诊断多故障的不足，具有较高的诊断可靠性和实用性。     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

改进的BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种恒误差修正率控制的网络学习率和动量系数自适应调整方法，克服了网络训练收敛时间长和陷入局部最优的缺点；并根据大型汽轮发电机组振动故障的特点，建立了改进的BP网络故障诊断模型，对一实际汽轮机发电机组振动故障事例的诊断结果表明，该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度。     

汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法

针对大型汽轮发电机组振动故障的特点,提出了一种基于改进算法的ＢＰ网络故障诊断模型,并对一实际汽轮发电机组振动故障事例进行诊断,结果表明,该方法是行之有效的。     

基于改进的BP神经网络齿轮箱故障诊断方法的研究

针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种RPROP的改进的BP神经网络.RPROP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系.本文利用MATLAB结合齿轮箱故障建立了标准BP神经网络和本文提出的改进BP神经网络的两个故障诊断模型,并时其性能做了分析和对比.实验表明,基于改进的BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法可以大大提高故障诊断的精确性,缩短了诊断时间.     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究

针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点，利用网络分块技术，把BP网络规模控制在可以接受的范围内，并将专家系统与神经网络相结合，较好地解决了知识获取和自学习的问题。通过实例验证，该网络模型能有效地分离各种故障类型，在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力。     

基于本体的汽轮机多源异构知识建模与融合

针对目前汽轮发电机组设备维修与故障诊断的知识分散在不同电厂内,普遍存在多源异构、共享困难以及形成信息孤岛等问题,结合全局本体与局部本体建模的方法,分析了汽轮发电机组的结构特性,借助Protégé_4.3建立了汽轮发电机组的全局本体模型与局部本体模型,设计了全局本体与局部本体的映射关系算法,实现了汽轮发电机组多源异构的知识融合与多源知识的检索.采用SQI机械故障模拟实验台对汽轮发电机组产生的故障进行模拟.通过模拟转子质量偏心和转子不平衡,结果表明两者有98%的相似度,即两个不同概念的故障有相同的故障源,说明基于本体的汽轮发电机组多源异构知识模型与融合方法是有效、可行的.     

DNA优化的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题,将DNA算法和神经网络有机结合,利用DNA算法的全局搜索能力,优化网络的初始权值和阈值,解决其本身固有的两个缺陷,进而提高了BP神经网络诊断故障时的准确性和快速性。以道岔控制电路的故障诊断为研究对象,建立了基于DNA优化的BP神经网络的故障诊断优化模型,使用MATLAB仿真软件对故障诊断模型进行了仿真分析。结果表明,DNA算法优化的BP神经网络的泛化能力、诊断精确性都要优于BP神经网络。     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,提出一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的故障诊断模型.由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线...     

基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断研究

针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型,并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法,确定了网络的结构和参数,并以此训练网络.仿真试验结果表明,该神经网络具有很好的故障识别能力,所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的.     

基于改进小波包结合CS-BP的地面驱动螺杆泵故障诊断

针对目前地面驱动螺杆泵故障诊断存在效率不高、精度不足、损耗资源的问题,提出通过引入功率谱细化的思想改进小波包变换,再结合布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的诊断方法。首先,通过改进的小波变换对螺杆泵有功功率分解重构得到特征向量;其次,与瞬时流量、进口回压等参数进行归一化处理,作为BP神经网络的输出层信息;再次,使用布谷鸟搜索寻优得到BP神经网络的权值和阈值,建立CS-BP故障诊断模型;最后,应用于螺杆泵不同故障类型的诊断,并通过与目前的主流诊断方法进行诊断效果的分析比较。结果表明,对于螺杆泵不同类型故障诊断的平均精度达到95.6%,对比分析证明了所提方法的可行性与优越性。     

基于神经网络的摊铺机液压系统故障诊断方法

以摊铺机液压系统为研究对象,提出了基于神经网络的故障诊断模型。结合BP神经网络基本知识和摊铺机液压系统故障的特点,研究了诊断知识的获取方法,设计了摊铺机液压系统故障诊断网络的基本结构。通过与模糊理论相结合研究了输入输出特征向量表达和获取的具体方法,提高了故障诊断神经网络模型的实用性,并提出改进学习效率和动态BP算法可以提高故障诊断神经网络的性能。     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。     

船用汽轮机转子轴心轨迹模式识别方法研究

为了能充分利用汽轮机轴心轨迹的形状和动态特性信息，使其能够更好地为故障诊断服务．本文介绍了轴心轨迹自动识别系统的结构、功能及识别方法，该系统充分运用了神经网络的结构和功能，运用BP网络构建识别系统，该系统在一定的识别率下实现了对汽轮机转子轴心轨迹的自动识别．     

电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法

针对模拟电路故障元件诊断的不确定性问题,将BP网络引入数据融合之中,结合模糊集合论,构造－模糊神经网络故障分类器,并将其应用于电子电路故障诊断之中。通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压这2个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用模糊BP网络故障分类器进行数据融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较,说明多传感器融合的优越性。     

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性,研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法,它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络,将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好,由于其具有容错性,不仅能诊断出已经出现过的故障,还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的     

变压器故障诊断的ANN技术研究

目的解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题。方法采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法。结果建立了一BP神经网络模型,使网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。结论神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值。