模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

基于BP网络的设备故障诊断研究

通过运用人工神经网络知识,准确、及时地对某运输公司的汽车发动机进行了故障诊断,并且取得了较为准确的诊断结果。不仅提高了发动机运行的安全性以及可靠性,而且为建立基于知识的诊断技术提供了强有力的技术支持和实现的可能性。     

基于BP神经网络诊断桥梁结构故障

改进BP算法加快其收敛速度,将其应用于诊断悬梁板的故障.通过仿真实验验证该算法可行有效,可实现故障裂纹位置的预测,提高故障识别率28.01%.     

基于BP神经网络的挖掘机智能故障诊断知识库设计

介绍了基于BP神经网络智能故障诊断技术在贵阳矿山机器厂O.8m3.液压挖掘机故障诊断系统应用中系统故障诊断神经网络知识库设计的方法与步骤,结合液压泵子系统故障诊断实例详细阐述了智能故障诊断故障库设计过程中神经网络建立、训练样本获取及神经网络学习的具体方法.     

基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。     

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.     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

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。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络实现

本文介绍BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用并对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真实现了模拟电路软故障诊断。     

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．     

基于复合神经网络的柴油机故障诊断专家系统

针对ART神经网络和BP神经网络在故障诊断领域应用的优点及不足,结合专家系统擅长推理的优点,将ART2和并行BP神经网络组合优化策略运用在专家系统中,用Visual C＋＋6．0语言作为软件开发环境,构造一个基于复合神经网络的专家系统。最后给出一个应用实例,验证了系统模型的合理性。     

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。     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

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。     

基于改进的BP神经网络的入侵检测研究

本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺点,并将此算法应用到网络入侵检测系统,对五类入侵行为进行检测。实验结果表明,改进后的BP算法大大缩短了系统响应时间并降低了检测系统的漏检率和误检率,极大改善了入侵检测系统的性能。     

基于BP神经网络的水稻害虫自动识别

针对水稻害虫自动识别问题,对害虫图像采用基于骨架的形态特征提取方法,自动提取害虫的骨架点的分支数、骨架累计长、横轴纵轴比、圆形性,以此作为BP神经网络的输入因子,并以从20种害虫图像提取的特征值,训练网络,较好地解决了这一问题.     

构建基于BP神经网络的高校德育评价体系

本文将BP神经网络运用于高校大学生德育评价体系中,使该体系能够更为全面、准确地反映学生的实际情况,为学生德育发展指明方向。该体系的建立为大学生德育评价提供一种更为客观准确的评价手段,特别解决了评价体系当中的人为主观因素误差和评价指标权值设置问题。     

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。