基于神经网络的航管装备故障预报系统研究

根据神经网络BP算法和专家系统原理 ,研究了航管装备故障预报的方法 ,给出了特征参数选取和知识库建立的过程 ,讨论了航管装备故障预报系统的系统结构和功能实现 ,界定了系统的推理机、解释机制、知识库规则和人机接口 ,并进行了航管装备机杨管制中心系统故障预报的过程举例 ,给出了一种基于神经网络实现航管装备故障预报系统的方法     

基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统

首先简要介绍了BP神经网络学习算法,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出了导弹故障智能诊断方法,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构图.最后研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹发射控制系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.     

基于递归神经网络的焦化废水水质预报

采用铁碳电池预处理、厌氧－好氧－好氧－缺氧多级SBR工艺处理焦化废水实现了稳定的亚硝化反硝化生物脱氮。好氧，缺氧反应器的水质波动大，若能对其水质进行准确预报，对于指导生产操作及工艺流程实现计算控制具有重要意义。本文建立了一个三层递归神经网络模型，对一级好氧、二级好氧、缺氧反应器的主要水质指标实现了准确预测，预报平均相对误差分别为2．86％，4．99％，4．2％。     

基于RBF神经网络的加热炉钢温预报模型

本文针对加热炉钢温预报模型存在的缺陷,研究用ＲＢＦ神经网络建立和加热炉钢温预报模型仿真结果表明所建立的模型简单,精度高,满足工程要求。     

基于FMECA、FTA的故障诊断和故障预报

根据当前装备故障诊断和预报中存在的问题 ,提出了用装备的故障模式、影响及危害度分析 (FMECA)和故障树分析 (FTA)信息进行故障的诊断和预报工作 ,并且给出了算法模型。FMECA和FTA是装备设计阶段用于分析其故障模式和影响、改进产品设计的方法。充分利用FMECA和FTA的信息进行诊断 ,一方面可以避免传统专家诊断和预报中故障信息缺乏的问题 ,从而提高故障诊断和预报的效率 ;另一方面 ,也可以进一步促进对FMECA和FTA研究的认识 ,从而进一步发展FMECA和FTA方法。这些模型经过专家论证证明确实可行 ,并在所研究的课题中得到了较好的应用。     

一种基于神经网络的机器人故障检测方法

在对多种故障检测方法进行分析比较的基础上,提出一种基于神经网络的机器人故障检测系统结构,给出在线学习逼近机器人标称模型的故障检测方法。仿真结果表明,该方法能对机器人运行过程中出现的故障进行检测和定位。     

基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报

电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理方法。分别应用二种方法对东北电力系统进行了72小时短期负荷预报仿真。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预报精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络算法训练步数大大减小,缩短了网络训练时间,而且提高了预报精度。该方法可行,可用于电力系统短期负荷在线预报。     

基于LSTM神经网络的短期轨道预报

针对基于动力学模型的轨道预报方法对卫星自主轨道预报与大量非合作目标轨道预报中存在建模成本过高和缺少目标空间环境信息的问题,提出一种基于误差数据驱动的神经网络轨道预报方法.该方法在解析法动力学模型的基础上,使用长短期记忆神经网络对历史轨道预报的误差进行学习,预测未来短期动力学模型的预报误差,以此对预报结果进行修正.选用A...     

基于神经网络的输电线路故障检测研究

在研究现有架空输电线路故障检测系统不足的基础上,提出了一种基于神经网络的输电线路故障检测系统.该系统以复杂结构的10KV架空输电线路为研究对象,利用分布在线路上的数据采集设备得到线路电气参数的相应数据并进行编码;通过载波通信将数据传送给控制中心;在控制中心对各参数数据解码和去噪;然后将每个参数进行分段数据采样输入经反向传播算法(即LMBP算法)训练的三层结构的神经网络进行分析,最后进行统计处理输出故障信息.采用EMTP仿真实验表明,本文故障检测系统准确率较其它故障检测系统有较大提高.     

基于SVM的故障预报中的并行优化仿真研究

在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果.     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

模糊推理和神经网络的集成在故障诊断中的研究

以故障诊断的理论和方法为基础 ,综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论 ,对复杂电子装备的故障诊断问题进行了研究。提出了模糊推理和神经网络的集成方法 ,介绍了集成的综合系统的基本结构和工作原理 ,描述了模糊故障诊断模型和改进的神经网络BP算法     

基于神经网络的伺服系统控制研究

采用神经网络方法设计伺服系统逆动态控制器。判定了一类非线性伺服系统的可逆性。设计开环和闭环网络权值训练方案,使用Ａｌｏｐｅｘ随机学习算法在线训练对象逆动态模型。进行了基于反馈误差学习方法的伺服系统实时控制器设计,仿真结果表明神经网络方法辨识和控制伺服系统的有效性。     

Study on Missile Intelligent Fault Diagnosis System Based on Fuzzy NN Expert System

1. FUZZINESS Ic FAUlt DIAGNOSIS OF MISSILE WEAPON SYSTEMAs an illtegrated system based on high teclmology, a large-scale missile weapon system relates to mechanics,optics, electricity and many other fields. Naturallyl there exists fuzziness in the fault diagnosis for missileweapon system. For instance, in the hydraulic system of launching/guiding vehicle, fuzzy fault can be foundeverywhere and is difficult to judge. Possible symptoms include: the pressure fluctuates too much; …     

模拟电路单—故障的模糊神经网络诊断方法

本文提出了利用模糊神经网络进行模拟电路故障诊断的方法。该方法根据模式识别原理,利用建立在神经网络中的模糊特征库,推断出故障特征对各元件故障的隶属程度,并指示元件参数的变化趋势。这一方法为解决模拟电路及一些含有非线性元件的电路的故障诊断问题提供了一种新方法。     

一种军事图像目标识别神经网络系统

在军事图像目标识别中,目标通常发生比例、平移、旋转变化,有时还处于复杂背景之中或部分被障碍物遮挡,而识别往往要求是实时的。这使得传统的图像目标识别方法不能获得较好的效果。本文提出了一种神经网络目标识别系统,该系统能直接识别图像目标,而无需提取图像中的目标特征,具有目标识别的比例、平移、旋转不变性,具有良好的复杂背景下的目标识别性能,是一种高速、实用、识别率高的军事图像目标识别神经网络系统。文中给出了改进的神经网络模型并针对不同军事目标的识别需要进行了仿真实验。     

D-FNN模型对中国FDI的预测

建立了动态模糊神经网络模型,并运用此模型对中国经济产生深远影响的FDI进行了预测。结果表明D-FNN在预测精度上表现优异,具有一定的实用性。     

基于神经网络的非线性离散动态系统DISOPE算法

提出了基于神经网络的非线性离散动态系统优化与参数估计集成算法。先用动态神经网络辩识系统得出一个近似模型,在存在模型实际差异的情况下,从神经网络模型出发通过迭代运算得到实际非线性离散动态系统的真实最优解,系统优化采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 神经网络算法,求解速度快。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于多智能体和神经网络的网络故障诊断及二维可视化

提出一种基于多智能体和神经网络的网络故障可视化诊断系统。每个被诊断的网络具有一个网络故障征兆收集智能体，负责收集并且预处理该网络的故障征兆信息，该信息被传送到位于诊断中心的网络故障诊断智能体，用作诊断及可视化。该系统的优点是网络故障诊断智能体可以以可视化的方式诊断网络的故障，并且动态监控网络的运行状态。试验结果证明所述系统的有效性和鲁棒性。