神经网络在高速超精轴系故障诊断中的应用

讨论了ＢＰ神经网络神经元开关函数饱和参数的选择问题,建立了ＢＰ神经网络的容错能力、全局性能与收敛速率之间的关系,并提出了一个如何应用这些关系来合理选择神经元开关函数饱和参数的方法模拟试验研究和分析结果表明,本文提出的合理选择神经元开关函数的方法可以有效地帮助ＢＰ神经网络技术解决诊断中复杂的模式分类问题。     

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．     

模拟网络在线分块诊断新方法

提出了一种多端口网络的分块诊断新方法,这种方法是先将网络分成子网络,而后再诊断有故障的子网络此方法简便,不需复杂的运算,是一种较为适用的诊断方法．     

基于小波多分辨分析的往复机械故障特征提取与识别

本文从往复机械故障诊断领域中特征信号处理的应用角度,探讨了利用小波多分辨分析与信息熵相结合,对往复机械故障进行诊断识别的方法．首先应用小波分解,将监测信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列;在此基础上,对各分解序列进行ＦＦＴ变换,建立信号的小波特征熵,以此作为故障识别的特征参数,对往复机械运行故障进行诊断识别,并以压缩机振动监测信号为例,实现了不同频段范围内特征信息的提取与故障识别,说明该方法是提取故障信息并进行诊断的有效方法     

用Voronoi多胞体确定故障诊断分类器的训练集

提出了利用Ｖｏｒｏｎｏｉ多胞体来选择神经网络故障诊断分类器训练集的新方法。该方法由３部分组成,即首项为正的归一化处理（首正归一）、边界样本选择及置信判决。利用该方法不仅可以大大减少训练样本数,提高训练速度,而且通过调节故障类别分割面位置和形状,为提高故障诊断准确率提供了可能的途径。     

飞船系统的故障机理分析

为了研制开发飞船系统故障诊断知识处理系统［１,２］,本文讨论了对飞船进行诊断问题求解时经常涉及到的几个基本概念——征兆、故障、故障判据、故障模式、故障模型和故障机理的区分和联系,并把故障与故障模式、故障模型以及故障机理在概念上进行了一般化处理     

基于诊断知识的多种推理范式集成与推理控制策略

本文结合锅炉系统面向对象的广义故障树知识表示方法,论述了故障诊断推理控制策略和推理机制,给出了基于框架、规则、模型与过程的推理范式及其混合诊断推理模型,提出了基于诊断知识的多种推理范式集成与控制方法。     

一种高可靠的半导体容错存储器的设计

本文首先给出了容错存储器技术发展状况;然后给出了片上容双错的６４ＫＤＲＡＭ系统设计,此系统采用基于扩大的乘积码－ＡＰＣ来纠双错;最后对系统进行了可靠性评估,评估结果显示采用ＡＰＣ码后,系统可靠性有很大提高。     

基于小波的神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究(英文)

研究基于小波分析的神经网络故障诊断方法根据齿轮驱动装置在工作时通常可能出现的故障类型,人为地在该装置上制造了类似的故障供诊断．并对实验结果进行了分析和讨论．实验表明,利用小波进行诊断信号的预处理,并将其形成向量供给神经网络进行故障诊断具有较好的效果．     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。