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     

实时故障诊断专家系统的应用研究

介绍了对某钢厂冷轧大型自动化生产线进行状态监测和故障诊断的实时故障为诊断专家系统的研究及实现,对开发类似实时故障诊断专家系统有参考价值。     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号,本文进行了一系列方法研究。