基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用

为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控(CNC)机床的故障诊断,而且对于存在干扰的输入信号序列具有很好的容错联想能力.     

多层感知器神经网络在机械故障诊断中的应用

针对ＢＰ网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢，易陷于局部极小点等不足，提出了改进－－较大误差相关修正法，并对各系数进行了研究，结果表明，改进算法拓宽了各系数的取值范围、使网络性能更加平稳，且缩短了训练时间，适用于解决多输出节点的复杂故障诊断问题。     

基于联想记忆神经网络的故障诊断

以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础,通过引入联想记忆衰减因子,改进了神经网络结构和学习算法,以应用于系统的故障及时诊断.     

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.     

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。     

BP神经网络在舰载装备故障诊断中的应用

本文针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP模型神经网络的故障诊断方法。通过实例分析和仿真结果表明,将神经网络用于舰载装备故障诊断是行之有效的。     

CNN-LSTM深度神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对大数据下的滚动轴承振动信号自适应故障特征提取与智能诊断问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的故障诊断模型。首先通过网格搜索算法寻找到当前模型的最优初始参数;然后以原始一维振动信号作为模型的输入,利用网络CNN层自适应提取短时特征信并降维后作为LSTM层输入;接着利用LSTM层学习特征信息并训练神经网络模型;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多故障模式识别,完成故障诊断。使用Spectra Quest机械故障综合模拟试验台实测数据集对模型进行验证,试验结果表明,与多层感知器、LSTM网络以及经典的LeNet5、AlexNet、VGG相比,所提出的CNN-LSTM模型的分类平均准确率可达99%以上,且模型结构比其他模型更简单,训练时间更短;同时,通过K折叠交叉验证算法对模型进行评价,结果表明CNN-LSTM模型计算误差较小且网络训练充分,未出现过拟合或欠拟合情况。     

神经网络在故障诊断中的应用

描述了神经网络的BP算法,探讨了BP神经网络拓扑结构的确定,考察了小波变换和小波分析,论述了故障机理和故障诊断的问题。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

基于自适应神经网络的非线性系统的智能故障诊断

针对一类模型未知的非线性系统,提出了一种基于自适应神经网络的故障诊断方法,用RBF神经网络构造了状态估计器和故障估计器,解决了非线性系统状态不可测时的故障诊断问题。并用Lyapunov方法研究了故障误差和状态误差的收敛性,结果表明了该方法实用、有效。     

互感器故障诊断神经网络专家系统

基于神经网络专家系统的基本原理和利用神经网络的知识表达能够反映事物之模糊因果关系的特点，本文建立了一个用于高压电磁式互感器故障诊断的神经网络专家系统，提出了一种有效的推理方法，旨在全面、快速和准确地实现互感器的故障诊断，以提高互感器及电力系统运行的可靠性。图２，参８。     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用

利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法浅析

自20世纪60年代以来,模拟电路故障诊断一直是研究的热点之一。随着集成电路的快速发展,为了提高产品性能、降低芯片面积和费用,需将数字和模拟元件集成在同一块芯片上。虽然模拟部分仅占芯片面积的5%,但其故障诊断成本却占总诊断成本的95%。模拟电路故障诊断一直是集成电路工业中的一个"瓶颈"问题。基于此,本文笔者介绍了模拟电路故障诊断的方法、种类等,并重点介绍了讨论神经网络的模拟电路故障诊断实现的各个步骤。     

一类联想神经网络的计算机模拟实现

本文讨论了一类联想神经网络的综合方法，给出了计算机实现网络综合的算法程序流程图及网络综合实例，计算机模拟结果表明，综合出的网络在模式联想记忆中得到的结果与理论分析完全相吻合。     

神经网络在脉宽调制谐波消去法中的应用

从理论上论述了运用神经网络来实现谐波消去法脉宽调制的产生，并给出仿真结果及用神经网络硬件实现的原理图，使用该方法能够方便，快速，准确地实现谐波消去法，并能大大减少单片机的工作量。     

机械故障诊断技术进展

本文简要地回顾了现代机械故障诊断理论与技术的诞生与发展概况；论述了其研究与应用现状及当前存在的主要问题。最后，指出了该领域的研究动态与发展趋势。参２５。     

倒频谱分析在齿轮故障诊断中的应用

齿轮传动的动态性能和许多因素有关,情况是非常复杂的.本文分析了齿轮传动的频率特性和它所产生的频率和幅值调制信号.利用倒频谱技术可以区分齿轮箱中不同转速的齿轮所产生的振动信号;同时倒频谱不会受信号传递通道和相位所影响.因此倒频谱是分析齿轮缺陷的有效工具.本文并介绍了作者研制的倒频谱分析软件.