基于 CS 的神经网络在抽油机故障诊断中的应用

为提高抽油机故障诊断效率, 提出了在布谷鸟搜索算法(CS: Cuckoo Search)中加入自适应步长, 并 用函数进行测试, 结果验证了改进算法的有效性。 用改进的 CS 算法优化 BP(Back Propagation)神经网络 的权值和阈值, 并与传统 BP 算法进行比较, 证明了改进的 CS 算法克服了传统算法训练速度慢、 易陷局 部极值的缺点。 将优化的神经网络应用于抽油机故障诊断中的实验表明, 该算法具有较快的收敛速度和 较好的稳定性, 同时也提高了抽油机故障诊断的精确性。     

电液伺服阀的改进型智能故障诊断研究

将改进的遗传算法和BP神经网络相结合，应用于电液伺服阀的故障诊断中，通过实验数据反映了改进后的GA-BP算法用于故障诊断的优越性，同时也表明了新算法用于故障诊断的有效性、准确性和快速性。     

改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

修正初始权值的BP网络在CSTR故障诊断中的应用

将BP算法和使用复合法修正初始权值的BP算法运用到CSTR模型中进行故障诊断。采用复合法对初始权值进行修改,避免了BP算法中初始权值的随机性带来的收敛缓慢甚至瘫痪现象,并结合CSTR模型的故障诊断进行了仿真运算,与BP网络的比较表明了改进算法在运算效率上的优势。     

基于自适应神经网络的电路系统故障诊断研究

针对人工神经网络的特点，对传统BP算法进行了全面改进，通过采用自适应学习率和动量因子修正等方法，有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点。以电路系统的故障诊断为例，引入了模糊数学中的隶属度函数，对故障特征量进行处理后作为自适应神经网络的输入，故障编码作为网络的输出。实验仿真结果表明，该系统对电路故障类型能够有效地进行诊断和识别。     

神经网络在故障诊断中的应用

针对传统故障诊断系统中存在的不足,将人工神经网络用于故障诊断,成为解决这一问题的有效途径.在BP神经网络学习算法基础上,对其进行一些改进.通过实例分析,将神经网络用于故障诊断,可大大提高系统的检诊效率.     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

基于神经网络的模拟电路的故障诊断

根据 BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求 ,采用了 BP网络的权值与故障模式相对应的方法来进行电路的故障诊断 .该方法利用改进的 BP算法 ,首先建立故障模式 ,然后将故障模式与 BP网络的权值相对应 ,最后将权值作为故障诊断知识 .对模拟电路的软故障进行了仿真 ,仿真结果良好     

人工神经网络在化学反应器故障诊断中的应用

讨论了人工神经网络中的 BP算法和改进的 fahlman修正算法在化学反应器故障诊断中的应用 ,对二者的学习收敛速度和收敛性能进行了比较 ,指出了改进的 fahlman修正算法和优越性     

一种改进的BP算法

传统的BP算法收敛速度慢，利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法，它对于BP网络结构优化，提高收敛速度有明显效果.     

基于PCA-BLS的三相整流装置故障诊断

针对三相整流装置突发故障时,检测复杂及诊断困难的问题,以三相桥式全控整流电路为研究对象,提出一种基于主元分析和宽度学习系统的故障诊断方法.提取负载输出电压为特征向量,经主元分析,对特征矩阵降维,消除数据相关性,保留数据基本特征;选择合适的初始参数,输入到宽度学习系统的网络中,构建故障诊断模型,对故障进行诊断.对比实验表...     

一种基于EMD-BLS的三相整流电路故障诊断方法

针对三相整流电路的故障诊断,提出了一种基于经验模式分解和宽度学习系统相结合的三相整流电路故障诊断方法。首先利用经验模式分解方法对故障信号进行分解,提取基本模式分量的能量作为特征信号;然后再利用时间复杂度、低分类高精度的宽度学习系统建立故障诊断的分类模型,有效地完成三相整流电路的故障分类。实验结果表明,经验模式分解特征提取效果显著,宽度学习系统故障分类器具有较好的适应性,较快的计算速度和较高的准确度。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

FMS故障诊断专家系统知识获取子系统的开发

知识获取一直是专家系统建造中的瓶颈问题,本文主要研究了专家系统的知识获取技术,提出了基于例子学习和指导学习相结合的机器学习方法,并将其应用到FMS故障诊断专家系统中,使得该专家系统在运行的过程中能够根据现场的情况不断更新和优化知识库中的知识,进一步拓宽了专家系统的应用前景.     

基于多层超限学习机的滚动轴承故障诊断方法

针对目前轴承故障诊断领域存在的海量数据问题及快速学习、实时监测的诊断要求,采用一种多层超限学习机方法对滚动轴承故障数据进行诊断测试。该方法直接学习轴承故障振动时域信号,与传统诊断方法相比,省去了复杂的信号处理过程,更加简便。将多层超限学习机方法的诊断结果分别与单层超限学习机、深度神经网络方法的诊断结果进行比较,多层超限学习机具有明显优势:(1)与单层超限学习机相比,多层超限学习机具有更好地学习和特征提取能力,其诊断准确率可达到98.29%;(2)与深度神经网络相比,多层超限学习机能够在保证较高诊断准确率的前提下,获得较快的训练速度,其训练速度较深度神经网络提高了41倍。结果表明,所采用的方法在滚动轴承故障诊断方面具有很好的效果和应用价值。     

基于局部特征尺度分解的汽轮机故障诊断研究

为了提高汽轮机故障诊断的精确性,文章运用转子振动实验台来模拟汽轮机转子的振动信号,对运行中的三种故障振动信号进行采集,然后运用局部特征尺度分解方法对汽轮机振动信号时间序列进行特征提取,组成特征向量。利用极限学习机作为故障诊断分类器,结果表明,局部特征尺度分解特征提取和极限学习机的诊断模型能够准确地对汽轮机故障进行诊断,具有很高的实际应用意义。     

基于RBF网络的旋转机械故障诊断方法

针对BP网络在故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于RBF网络的故障诊断方法,介绍了RBF网络的结构和自适应正交最小方差算法（SROSL法）,并应用于旋转机械的故障诊断中,应用结果表明,RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性。     

模糊神经网络在自动变速器电控系统故障自诊断中的应用

文章介绍了故障自诊断的步骤,针对自动变速器电控系统的特点,建立了故障征兆与故障原因映射列表,并应用基于模糊神经网络的故障自诊断方法,实现了对自动变速器电控系统故障的模糊诊断;并介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理;利用Matlab神经网络工具箱作为平台,进行测试样本仿真和试验,结果表明该诊断方法是行之有效的。     

神经网络在变压器故障诊断中的应用

根据变压器故障诊断的特点,采用神经网络的误差逆传播算法,运用气相色谱分析方法,建立故障诊断的神经网络模型．运用人工神经网络的学习能力,通过对训练数据的学习,判断变压器的故障类型．     

基于最小二乘支持向量机的风机故障诊断方法研究

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法的诊断原理,学习算法以及技术路线.在对现场振动信号特征数据进行采集以及归一化处理的基础上,建立了风机故障数学模型以及故障样本数据库.分析了风机故障模式识别的原理,提出应用LS-SVM进行故障特征学习和分类的方法.最后对故障模型进行训练和仿真,并通过与传统的三层BP神经网络输出...